INSAR实验报告

1、实验一、SAR信号统计模型验证实验目的通过MATLAB编程，拟合有关SAR数据的实部、虚部、灰度、相位的概率密度曲线，并与实际曲线进行比较，掌握MATLAB编程的初步知识。实验数据txt文本格式的实部和虚部数据实验步骤一、 打开MATLAB，根据老师给出的实部的MATLAB的程序和拟合曲线，试着编出虚部的程序，调试并运行。二、 在实部实验的基础上，接着进行以后的改编，根据各个曲线的表达式，拟合各自的曲线。实验结果实部：虚部：灰度：相位：功率：实验心得这是首次用MATLAB编程实现SAR的统计特征图像，由于之前没有用MATLAB编程实现过，所以这次实验是在学习老师所给程序的基础上进行改编的。学会

2、了MATLAB中画图函数的编写，函数曲线的颜色、线型、多幅图像同时呈现编程方法。但是功率power的图像画的并不理想，拟合的曲线并没有很好地显示出来。通过这次的练习，平时老师课件里的东西，我们也能编程写出来，确实让我们学会了理论联系实践，学以致用。这次的实验还比较顺利，希望在以后的学习和实验中可以更多的学习一些软件，多用编程的思想实现一些自己的想法。实验源代码实部：clear;clc;load Real.txt;load Imag.txt;m,n= size(Real);Realvector=reshape(Real,m*n,1);maxreal=max(Realvector);minreal

3、=min(Realvector);x=minreal:10:maxreal;Realvar=var(Realvector);PDF_Re=exp(-x.2/(2*Realvar)/sqrt(2*pi*Realvar);pixel_count1=PDF_Re*10*m*n;figure;plot(x,pixel_count1,r);count2=hist(Realvector,x);hold on;plot(x,count2,rs,MarkerEdgeColor,k,. MarkerFaceColor,g,. MarkerSize,2);ylabel(Pixel count);xlabel(Re

4、alistic component(Re);虚部：clear;clc;load Real.txt;load Imag.txt;m,n = size(Imag);Imagvector=reshape(Imag,m*n,1);maximag=max(Imagvector);minimag=min(Imagvector);x=minimag:10:maximag;Imagvar=var(Imagvector);PDF_Im=exp(-x.2/(2*Imagvar)/sqrt(2*pi*Imagvar);pixel_count2=PDF_Im*10*m*n;figure;plot(x,pixel_co

5、unt2,r);count=hist(Imagvector,x);hold on;plot(x,count,rs,MarkerEdgeColor,k,. MarkerFaceColor,g,. MarkerSize,2);ylabel(Pixel count);xlabel(Imaginary component(Im);灰度：load Real.txt;load Imag.txt;m,n = size(Imag);Amplitude=sqrt(Real.2+Imag.2);Amplitudevector=reshape(Amplitude,m*n,1);Ampvar=var(Amplitud

6、evector)*2/(4-pi);maxAmp=max(Amplitudevector);minAmp=min(Amplitudevector); X=minAmp:10:maxAmp;PDF_A=X.*exp(-X.2/(2*Ampvar)/Ampvar;pixel_count2=PDF_A*10*m*n;figure;plot(X,pixel_count2,r);count=hist(Amplitudevector,X);hold on;plot(X,count,rs,MarkerEdgeColor,k,. MarkerFaceColor,g,. MarkerSize,2);ylabel

7、(Pixel count);xlabel(Amplitude component(A);功率：clear;clc;load Real.txt;load Imag.txt;Powe=Real.2+Imag.2;m,n = size(Powe);Powevector=reshape(Powe,m*n,1);maxPowe=max(Powevector);minPowe=min(Powevector);x=minPowe:10000:maxPowe;Powevar=var(Powevector);PDF_P=(exp(-x/(2*Powevar)/(2*Powevar);pixel_count4=P

8、DF_P*10*m*n;figure;plot(x,pixel_count4,y);count=hist(Powevector,x);hold on;plot(x,count,rs,MarkerEdgeColor,k,. MarkerFaceColor,g,. MarkerSize,2);ylabel(Pixel count);xlabel(Power(P);相位：clear;clc;load Real.txt;load Imag.txt;m,n = size(Imag);Imagvector=reshape(Imag,m*n,1);Realvector=reshape(Real,m*n,1)

9、;Phase=atan2(Imagvector,Realvector);x=-pi:pi/100:pi;PDF_w=1/(2*pi);pixel_count2=PDF_w*pi/100*m*n;figure;plot(x,pixel_count2,r);count=hist(Phase,x);hold on;plot(x,count,rs,MarkerEdgeColor,k,. MarkerFaceColor,g,. MarkerSize,2);ylabel(Pixel count);xlabel(Phase component(Ph);实验二 INSAR信号统计模型验证实验目的通过MATLA

10、B编程实现INSAR的数据统计特征的表达，掌握用MATLAB编写函数的方法，进一步掌握MATLAB在INSAR实验中的应用。实验环境及数据MATLAB7.0实验心得通过本次实验，我学会了使用MATLAB在同一窗口中呈现多个图像的方法。这次实验中要考虑L的取值不同给函数图像带来的差异。通过这次实验，我对MATLAB更熟悉了一些。用MATLAB编程主要要理清思路，掌握每个函数的用法，这样编程才会顺利。MATLAB这个软件的功能很强大，以后要好好学习，掌握基本的用法，为以后的学习打下基础。实验结果L=1L=10L=20相干图实验源代码L1：clc;clear;L=1;Gam=0.1;Phai=-pi

11、:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.3;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.5;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.7;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;

12、Gam=0.95;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);xlabel(Phai(rad);ylabel(PDF(Phai);L=10clear;L=10;Gam=0.1;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.3;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.5;Phai=-pi:(2*p

13、i)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.7;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.95;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);xlabel(Phai(rad);ylabel(PDF(Phai);L=20clear;L=20;Gam=0.1;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_pha

14、i(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.3;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.5;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.7;Phai=-pi:(2*pi)/100:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);hold on;Gam=0.95;Phai=-pi:(2*pi)/1

15、00:pi;PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L);plot(Phai,PDF);xlabel(Phai(rad);ylabel(PDF(Phai);调用函数的源代码function PDF=pdf_phai(Phai,Gam,L)Beita=Gam*cos(Phai);temp1=(1-Gam.2).L./2./pi;temp2=gamma(2*L-1)./(gamma(L).2./2.(2*L-2);temp3=(2*L-1).*Beita.*(pi./2+asin(Beita)./(1-Beita.2).(L+0.5);temp4=1./(1-Beita.2).L;if L=1

16、 PDF=temp1.*(temp2.*(temp3+temp4);elsetemp5=0;for i=0:(L-2) temp5=temp5+gamma(L-0.5).*gamma(L-1-i).*(1+(2*i+1).*Beita.2)./gamma(L-0.5-i)./gamma(L-1)./(1-Beita.2).(i+2);endtemp5=temp5./2/(L-1);PDF=temp1.*(temp2.*(temp3+temp4)+temp5);endend相干图的源代码L=1;Gam=0:0.01:1;for Phai=-pi:(2*pi)/100:pi SD=sqrt(Pha

17、i2*(pdf_phai(Phai,Gam,L) endplot(Gam,SD,y);hold on;L=2;Gam=0:0.01:1;for Phai=-pi:(2*pi)/100:pi SD=sqrt(Phai2*(pdf_phai(Phai,Gam,L) endplot(Gam,SD,b);hold on;L=4;Gam=0:0.01:1;for Phai=-pi:(2*pi)/100:pi SD=sqrt(Phai2*(pdf_phai(Phai,Gam,L) endplot(Gam,SD,r);hold on;L=8;Gam=0:0.01:1;for Phai=-pi:(2*pi)/

18、100:pi SD=sqrt(Phai2*(pdf_phai(Phai,Gam,L) endplot(Gam,SD,m);hold on;L=10;Gam=0:0.01:1;for Phai=-pi:(2*pi)/100:pi SD=sqrt(Phai2*(pdf_phai(Phai,Gam,L) endplot(Gam,SD,k);hold on;L=16;Gam=0:0.01:1;for Phai=-pi:(2*pi)/100:pi SD=sqrt(Phai2*(pdf_phai(Phai,Gam,L) endplot(Gam,SD,c);hold on;L=20;Gam=0:0.01:1

19、;for Phai=-pi:(2*pi)/100:pi SD=sqrt(Phai2*(pdf_phai(Phai,Gam,L) endplot(Gam,SD,g); xlabel(coherence);ylabel(Phase SD(deg);legend(L=1,L=2,L=4,L=8,L=10,L=16,L=20);实验三、拼接和显示长沙地区SRTM高程模型实验内容及目的本次实验的内容是根据给定的长沙地区的SRTM数据（数据格式是.hgt），通过matlab把给定数据转换成surfer软件能识别的数据格式，然后用surfer软件裁剪和显示长沙地区的数字高程模型。目的是加深对用MATLAB编

20、程拼接图像，然后初步掌握用surfer软件裁剪和显示长沙地区的数字高程模型。试验数据SRTM数据是二进制格式,扩展名是hgt。数据以块为单位划分,每块包含经度和纬度方向各一度的范围,像素之间的间隔是3,所以每块包含12011201个像素。以左下角的经纬度命名的(如图1所示)长沙地区8块高程数据。试验步骤及结果1. Matlab读取和拼接8块SRTM数据（1）读取数据例如，读取N27E111.hgt的函数：fid1=fopen(N27E111.hgt,r,b);A1=fread(fid1,1201,1201,bit16);fclose(fid1);A1=A1;（2）拼接数据用或cat函数实现拼接

21、，例如：A=1 2; 3 4; B=5 6; 7 8;cat(1, A, B)= 1 2; 3 4; 5 6; 7 8cat(2, A, B)=1 2 5 6; 3 4 7 8A;B=cat(1, A, B)A,B=cat(2, A, B)在数据中有很多无意义的值被赋予了-32768，这些值要去掉换成0或用周围的值替换，这在程序中是用循环来实现的。拼接图如下：2. 把拼接好的数据写成Surf可以读的格式假设拼接好的SRTM存于F矩阵，写为Surf可读文件的程序fid1=fopen(Changsha_grid.dat,w);fprintf(fid1,DSAAn);fprintf(fid1,%8.

22、0f %8.0fn,4804,2402);fprintf(fid1,%8.0f %8.0fn,111,115);fprintf(fid1,%8.0f %8.0fn,27,29);fprintf(fid1,%8.2f %8.2fn,min(min(F),max(max(F);for i=2402:-1:1 for j=1:4804 fprintf(fid1,%14.5f, F(i,j); end fprintf(fid1,n);endfclose(fid1);3. 用surfer软件裁剪和显示长沙地区的数字高程模型首先，打开surfer，找到菜单map下的image map，读由matlab生成

23、的数据文件Changsha_grid.dat，并以out为文件名把图以二进制格式保存在磁盘上。在surfer的界面上出来了原始图如下：然后，选择菜单grid下的blank命令，还是打开Changsha_grid.dat文件，接着打开边界文件boundary_blank.bln，保存名称是out.grd，格式是二进制的。最后，在选择菜单map下的image map，打开刚才的文件out.grd；再选择菜单map下的base map，打开文件boundary_plot.bln，出现长沙市的概略图。用limits属性设置好图的坐标范围，纬度111.8114.5，经度27.828.7。最后，选中两副图

24、，在选择菜单map下的的overlap，两张图就叠加在一起了，也就出来了最后的成果图如下：试验心得这次实验是根据所给数据将数据转变成surfer能识别的格式，然后在surfer中对拼接好的图像进行处理，对长沙地区裁剪并且显示其数字高程模型。这次实验遇到了一些问题，比如如何在MATLAB中拼接图像，由于有重叠部分，分成两次来完成，首先是在同一纬度内拼接，后一幅图像要从第二行开始，然后保持拼接好的图像的经度不变，进行纬度的拼接。由于是初次做，第一次拼接的图像是错位的，但是仔细考虑了拼接的顺序之后，终于拼接成功了。其次，通过这次实验，以前在书上和课件上看到的都是老师做好的实验图像，根据图像去理解一些

25、信息。通过这次实验，对理论知识有了更深的理解，记忆更加深刻，同时增加了我们将理论知识和实践结合起来学习动力。有些东西，听听就过了，但是没有深入地理解，这样的实验确实可以使我们的理解更深。试验源代码fid1=fopen(N27E111.hgt,r,b);A1=fread(fid1,1201,1201,bit16);fclose(fid1);A1=A1; fid2=fopen(N27E112.hgt,r,b);A2=fread(fid2,1201,1201,bit16);fclose(fid2);A2=A2; fid3=fopen(N27E113.hgt,r,b);A3=fread(fid3,1201,1201,bit16);fclose(fid3);A3=A3; fid4=fopen(N27E11