实验四 海洋表面动力地形卫星测量Word文件下载.docx

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L-波段（24cm）和C-波段（6cm）。

SIR-C雷达系统是作为科学试验，搭载在SpaceShuttleEndeavor飞行器上，分别在1994年四月（SRL-1）和八月（SRL-2）采集了全球许多地区高质量的SAR影像数据（第二个雷达系统“X-SAR”也搭载在该飞行器上，但是在这里我们不会讨论或者处理这些数据）。

1、分析SIR-C数据

本专题使用的数据是SIR-C数据L-波段“SingleLookComplex（SLC）”的子集，它覆盖了DeathValley地区的北部，包括StovepipeWells、一个活跃的沙丘地带以及山脉向外延伸的冲积扇（alluvialfans）。

这些数据都经过了预先处理，从磁带上读取并提取子集，再多视（multilooking）处理成13m（平均而言）的矩形像元。

这些提供的数据都采用了ENVI特定的“压缩数据产品（.cdp）”格式，该格式是非成像格式，同磁带格式有些相似，它们不能够直接被查看，除非“合成”为具体的极化影像。

2、读取SIR-C的CEOS磁带数据

3、多视SIR-C数据

多视（Multilooking）是一种减少SAR数据中斑点噪声，改变SAR文件大小的方法。

SIR-C数据可以在指定的视数、行列数或者方位和距离分辨率下进行查看。

注意：

本专题使用的SIR-C文件是单视角的数据集，它的距离分辨率（rangeresolution）为13m，方位分辨率（azimuthresolution）为5m。

我们已经进行了多视处理，使得航向方向的像元大小为13m。

为了使SIR-C数据处理过程完整，这里将包含多视处理的指导说明。

要对数据进行多视化处理：

（1）选择Radar→PolarimetricTools→MultilookCompressedData→SIR-CMultilook。

（2）当InputDataProductFiles对话框出现在屏幕上后，点击OpenFile，选要输入的文件。

ENVI会探测该文件是否包含L-或者C-波段的数据，并在对话框相应的区域中显示出文件名。

（3）点击OK。

（4）通过选择紧靠文件名的矩形框，选取要进行多视处理的文件。

可以选择多个文件进行处理。

（5）输入下面三个值之一：

视数、像元数或者像素大小，然后其它的两个就会被自动地计算出来。

这个过程既支持整型也支持浮点型的视数。

（6）在Samples（range）和Lines（azimuth）对应的文本框中输入所需的数值。

（7）在合适的文本框中输入基准文件名（basefilename），然后点击OK。

二、合成影像

本专题提供的SIR-C的四重极化数据以及喷气式实验室（JPL）磁带上可用的数据都是非成像压缩格式的数据。

因此，SIR-C数据的影像必须通过压缩散射矩阵数据算术的合成计算出来。

可以根据需要合成任何发送和接收到的极化组合。

1.选择Radar→PolarimetricTools→SynthesizeSIR-CData。

2.当InputProductDataFiles对话框出现在屏幕上后，点击OpenFile按钮，打开一个标准的文件选择对话框，选择进入envidata/ndv_sirc子目录。

3.从列表中选择文件ndv_l.cdp。

当文件名出现在SelectedFilesL:

区域中后，点击OK。

接着SynthesizeParameters对话框出现在屏幕上（见上图）。

（图1InputProductDataFiles）

4.按“OK”

（图2SynthesizeParameters对话框）

三、默认极化组合

四种标准的发送/接收极化组合（HH、VV、HV以及TP）会列出在SynthesizeParameters对话框的“SelectBandstoSynthesize”区域中。

默认情况下，这些波段都会被选取进行合成。

1.在EnterOutputFilename区域中，输入带完成路径的输出文件名ndv_l.syn。

2.从OutputDataType下拉式菜单中选择Byte。

这将把输出数据转换为字节型数据。

选择合适的选项，点击OK。

如果要进行定量的分析，那么输出的数据必须保留为浮点型的格式。

四、显示影像

1.点击可用波段列表对话框中的波段名[L-TP]:

ndv_l.syn，然后点击LoadBand。

SIR-C的L-波段全能量影像会显示在一个新的显示窗口中。

2.使用Scroll和Zoom窗口，查看影像。

3.从主影像显示窗口菜单栏中选择Enhance→InteractiveStretching。

接着包含影像数据直方图的一个窗口会出现在屏幕上。

该直方图的显示窗口在文本框中显示出了应用到输入直方图上的当前拉伸（垂直虚线之间）以及相应的DN值。

4.使用鼠标左键点击并拖动垂直虚线，或者在相应的文本框中输入所需的DN值，改变拉伸的范围。

5.在对话框左边的文本框中输入5％，在右边的文本框中输入95％。

（图3[L-TP]:

ndv_l.syn）

（图4影像数据直方图）

6.选择StretchType→Gaussian（初始设置是Linear），这将把高斯（Gaussian）对比度拉伸自动地运用到影像中，5％的最高和最低像素值都会被忽略掉。

（图5高斯（Gaussian）对比度拉伸结果）

7.尝试比较线性（linear）拉伸和平方根（square-root）拉伸的不同之处。

8.要显示彩色合成影像，可以选择可用波段列表对话框中RGBColor单选按钮。

9.接着点击波段名[L-HH]：

ndv_l.syn，[L-VV]：

ndv_l.syn和[L-HV]：

ndv_l.syn。

10.从可用波段列表的Display下拉式菜单中，选择NewDisplay，打开一个新的显示窗口。

（图6彩色合成影像）

影像中颜色的变化是由于地表雷达反射率的不同造成的。

沙丘中的明亮区域是由于雷达波被植被（豆灌木丛）散射造成的。

冲积扇（alluvialfans）地表纹理的变化是由于岩石的年代和组成的不同所

造成的。

五、定义极化信号的感兴趣区

我们可以在SIR-C的压缩散射矩阵中提取极化信号，在极化雷达影像上定义感兴趣区或者单个像素。

我们通过在影像中选择像素或者绘制折线和多边形，来定义所需的感兴趣区。

1.在包含灰阶L-TP影像的显示窗口中，选择Overlay→RegionofInterest。

接着ROITool对话框出现在屏幕上。

2.根据本专题的目的，我们会使用先前定义保存的四个感兴趣区，来提取极化信号。

选择File→RestoreROIs，然后选中文件名pol_sig.roi，恢复先前保存的感兴趣区。

接着一个消息对话框就会出现在屏幕上，描述被恢复的感兴趣区状态。

然后点击OK。

（图7ROITools）

3.被命名为veg、fan、sand以及desertpvt的感兴趣区就会出现在AvailableRegionsofInterest列表框中，并且这些感兴趣区被绘制在影像窗口中。

点击ROI_TYPE，然后点击Polygon、Polyline或者Point，选择要绘制的感兴趣区的类型。

（1）通过点击鼠标左键，选择线段的端点，绘制多边形，或者按住鼠标左键，移动鼠标光标连续

的绘制多边形。

点击鼠标右键封闭该多边形，再次点击鼠标右键接受该多边形。

（2）使用同样的方法绘制折线。

点击鼠标左键定义线段端点，点击鼠标右键封闭折线，再次点击

鼠标右键接受该折线。

（3）点的感兴趣区模式被用来选择单一的点。

点击鼠标左键，将当前鼠标光标下的像素添加到感

兴趣区中。

4.点击NewRegion，定义其它感兴趣区，并为其输入名字，选择一种颜色。

（图8绘制的多边形参数）

（图9绘制的多边形在图像的显示）

6.绘制第二个感兴趣区。

选择ROITool对话框中File→SaveROI，可以将感兴趣区保存到一个文件，然后我们可以在后续的操作处理中再恢复该感兴趣区。

六、提取极化信号

极化信号是地表单个像元或像元平均的完整雷达散射特性的三维描述。

它展现出了所有发送和接收极化的后向散射响应，它能够以同极化（co-polarized）和交叉极化（cross-polarized）的方式进行表现。

同极化（co-polarized）信号具有相同的发送和接收极化，而交叉极化（cross-polarized）信号具有正交的发送和接收极化。

极化信号可以使用感兴趣区，确定像素的位置，从压缩散射矩阵数据中提取出来。

极化信号可以显示在一个极化信号浏览器中。

1.选择Radar→PolarimetricTools→ExtractpolarizationSignatures→SIR-C。

文件名

ndv_l.cdp应该出现在InputDataProductFiles对话框中，如果它没有出现，那么点击OpenFile，并选中这个文件。

2.点击OK。

接着PolsigParameters对话框就会出现在屏幕上。

3.通过点击SelectAll，选择这四个感兴趣区（veg、fan、sand以及desertpvt）。

4.选择Memory单选按钮，然后点击OK。

（图10PolsigParameters对话框）

接着四个极化信号浏览器对话框就会出现在屏幕上，每一个对应于一个感兴趣区。

极化信号可以显示为三维的格网表面绘制图或者二维的灰阶影像。

X和Y轴分别表示椭圆率（ellipticity）和方位角（orientationangles），通过在Polsig_Data下拉式菜单中，选择所需的选项，可以有选择地将垂线（Z）轴绘制为强度（intensity）、归一化强度或者分贝（dB）。

5.极化信号的统计信息会显示在PolarizationSignatureViewer窗口的底部。

注意不同表面强度（intensity）值的范围。

光滑一点的表面（sand和desertpvt）具有较低的Z值。

粗糙的表面（fan和veg）具有较高的Z值。

最小的强度值表明了极化信号的“基座高度（pedestalheight）”。

粗糙一些的表面具有多次散射的特性，因此它比光滑的表面具有更高的基座高度。

信号的形状也能表示出散射的特性。

信号峰值中部显示出Bragg-type类型（共振）的散射机理。

6.从下拉式菜单中，选择Polsig_Data→Normalized，改变Z坐标轴。

这将对信号进行归一化处理，除以信号的最大值，使得信号值分布在0和1之间。

该步骤可以较好显示基座高度（pedestalheight）及其形状，但是它也会消弱绝对强度的差异。

相应地，也可以选择Polsig_Data→Co-Pol或者Cross-Pol，在同极化（co-polarized）和交叉极（cross-polarized）信号之间进行切换。

7.使用鼠标左键绘制图右边的极化信号影像上拖曳2D光标，注意极化图相应的“3D”光

8.点击鼠标左键，并拖动某个坐标轴，实时地旋转极化信号。

（图11坐标轴旋转后图）

9.在PolarizationSignatureViewer窗口中，选择File→SavePlotAs，输出极化信号，或者选择→Print直接输出到打印机。

10.当查看完极化信号，选择File→Cancel，关闭PolarizationSignatureViewer窗口。

七、使用自适应滤波

自适应滤波（Adaptivefilters）被用来消弱雷达影像中的斑点噪声，它将同时保留雷达影像的纹理信息。

1.选择Radar→AdaptiveFilters→Gamma。

接着GammaFilterInputFile对话框就会出现在屏幕上，它将列出打开的文件。

自适应滤波可以运用到整个文件或者某个单一波段上。

2.点击SelectByFile旁边的箭头切换按钮，切换到SelectByBand，列出打开文件的所有波段。

3.选择波段[L-HH]:

NDV_L.SYN，然后点击OK。

接着GammaFilterParameters对话框就会出现在

屏幕上。

4.将FilterSize（N×

N）设置为3，NumberofLooks设置为1.000，并点击Memory单选按钮，将

结果输出到内存中。

5.

点击OK。

生成的影像结果名Gamma（[L-HH]:

NDV_L.SYN）就会出现在可用波段列表中。

（图12Gamma图像）

八、显示滤波处理后的结果

1.选择GrayScale单选按钮，然后在可用波段列表对话框中选中其波段名。

2.从可用波段列表对话框底部的Display下拉式菜单按钮中，选择NewDisplay，打开一个新的显示

窗口，然后点击LoadBand。

3.在主影像显示窗口菜单中，选择Enhance→[Image]SquareRoot，对影像进行平方根对比度拉伸。

可以使用动态链接的功能，将Gamma滤波后的影像同原始影像进行比较。

4.通过在可用波段列表对话框中选择[L-HH]:

NDV_L.SYN，然后打开一个新的显示窗口，并点LoadBand，显示原始影像波段。

5.同样对该影像进行快速平方根对比度拉伸。

6.选择Tools→Link→LinkDisplays。

接着LinkDisplays对话框就会出现在屏幕上。

7.确保包含了Gamma滤波后的影像和原始影像的两个显示窗口的显示窗口名旁的箭头切换按钮选择的是Yes，然后点击OK。

当窗口被链接在一起后，会自动激活动态链接功能。

（图13LinkDisplays对话框）

8.在某个影像窗口中点击鼠标左，会在一个影像上（基准影像）显示出另一个被链接影像的一部分（叠合区域）。

叠合区域可以同时显示在主影像窗口，或者显示在Zoom窗口中。

9.通过点击并按住鼠标左键，并拖动鼠标，来移动叠合区域。

10.通过按住鼠标中键，并拖动叠合区域的一角到所需的位置，来改变叠合区域的大小。

11.将Gamma滤波后的影像同原始影像数据进行比较。

12.在主影像窗口中，选择Tools→Link→UnlinkDisplays或者DynamicOverlayOff，关闭动态链接的功能。

（图14图像的对比）

九、斜距到地距的转换

斜距成像的雷达数据会在横向上存在几何变形。

真实的或者地面距离的像素大小会根据入射角的改变，而在横向上有所不同。

通过重采样斜距数据，生成地面距离为固定大小的像素，我们可以校正该几何变形。

斜距到地距的转换（slant-to-groundrangetransformation）需要关于传感器方位的信息。

对于SIR-C数据，我们可以在CEOS的头文件中发现所需的必要信息。

使用Radar→Open/PrepareRadarFile→ViewGenericCEOSHeader，并选择文件ndv_l.cdp，查看CEOS的头文件。

滚动CEOS头文件报告，注意到航向间隔（航向方向）是5.2米，而像素间隔（斜距方向）是13.32米。

我们将会使用斜距到地距（Slant-to-Ground-Range）的转换功能，把输出影像的像元重采样到13.32m的矩形，以消除斜距的几何变形。

（图15CEOS的头文件）

1.选择Radar→SlanttoGroundRange→SIR-C。

2.当EnterSIR-CParametersFilename对话框出现在屏幕上后，选择文件ndv_l.cdp。

接着SlantRangeCorrectionInputFile对话框就会出现在屏幕上。

3.选中文件ndv_l.syn，然后点击OK。

接着SlanttoGroundRangeCorrection对话框就会出现在屏幕上，所有从CEOS头文件获取的相关的信息都会添加到.cdp文件中。

4.在Outputpixelsize文本框中输入13.32，生成地面距离成矩形的像素。

5.选择Bilinear作为ResamplingMethod（重采样法），然后输入ndv_gr.img作为要输出的文件名，点击OK。

接着输入影像就会被重采样成1152个13.32m大小的矩形像素。

（图16SlantRangeCorrectionInputFile）

6.显示该影像，并把它同斜距影像进行比较。

（图17斜距影像进行比较）

十、使用纹理分析

纹理作为尺度的函数，是以影像灰度级为基准的空间变化的度量值。

纹理将在用户选定大小的窗口计算出来。

本专题展示的纹理分析值是OccurrenceMeasures，它包括数据范围、平均值、方差、熵以及偏度。

1.选择Radar→TextureFilters→OccurrenceMeasures。

2.当TextureInputFile对话框出现在屏幕上后，点击SelectBy箭头切换按钮，选择Band，然后选择波段[L-HH]:

ndv_l.syn，点击OK。

3.在OccurrenceTextureParameters对话框中，取消所有的TexturestoCompute选项，除了DataRange。

将ProcessingWindow:

Rows和Cols更改为7×

7，然后输入要输出的文

件名ndv_hh.tex，点击OK。

（图18OccurrenceTextureParameters对话框）

等待若干秒后，一个ENVI的状态窗口就会出现在屏幕上。

新生成的波段将会列出在可用波段列表中。

Ø

生成彩色编码的纹理影像

在可用波段列表对话框中，点击波段名DataRange:

[L-HH]，然后点击LoadBand，显示生成的数据

范围纹理影像。

1.对该影像进行快速平方根对比度拉伸。

2.在主影像显示窗口中，选择Tools→ColorMapping→DensitySlice。

3.在DensitySliceBandChoice对话框中，选择波段DataRange:

[L-HH]，然后点击OK。

4.在DensitySlice对话框中，使用默认的分割范围，然后点击Apply。

使用影像动态链接功能，对照

原始影像数据，查看该影像。

（图19ensitySlice对话框）

5.现在，在主影像显示窗口中，选择Tools→CursorLocation/Value，在浏览影像过程中，查看数

据范围值。

6.试着生成自己的密度分割影像，或者在DensitySlice对话框中，选择File→RestoreRanges，选取文件texture.dsr，然后点击Open，再点击Apply，使用预先确定的彩色编码密度分割文件

TEXTURE.DSR。

该密度分割影像用不同的颜色，显示出了影像中各种不同的纹理。

显示其它的纹理度量影像，并对它们进行密度分割处理。

使用动态链接功能，将它们同原始影像数据进行比较。

生成要输出的影像地图

1.让数据范围纹理影像继续显示在显示窗口中，然后给该影像添加边框，放置图例和文本注记。

2.在主影像显示窗口中，选择Overlay→Annotation。

3.当Annotation对话框出现在屏幕上后，选择Options→SetDisplayBorders。

4.在上面的文本框中输入100，选择BorderColor为White，然后点击OK。

这将给影像的顶部添加上100个像素宽度的白色边框。

（图20影响地图显示）

5.在滚动窗口中，将主影像指示矩形框放置在影像的顶部，带有边框的显示出影像的一部分。

6.在注记对话框中部的文本区域中输入一个标题，将标题放置在影像的顶部。

7.在Size文本框中输入16，改变字体大小，并将Color改为Black。

（图21Annotation对话框）

8.使用鼠标左键，将该标题放置在影像上，点击鼠标右键锁定标题注记的位置。

我们可以采用同样的方法，放置多个文本注记，并可以修改这些文本注记的字体大小、类型、颜

色以及宽度。

9.在Annotation对话框中，选择Object→ColorRamp，在影像顶部的边框中放置彩色色标（color

tableramp）注记。

10.分别在Min和Max文本框中输入数值0和255，将Inc设置为4，FontSize设置为14，注记该彩色色标。

使用鼠标左键，将彩色色标注记放置在影像上，点击鼠标右键锁定该注记的位置。

11.使用Annotation对话框，在影像上添加其它所需的注记对象。

12.选择File→SaveImageAs→PostscriptFile，将影像保存为PostScript文件。

4、实验心得

这是海洋卫星最后一个实验，是做关于“海洋表面动力地形卫星测量”，说句实话。

这个实验没以前实验做得认真。

这个实在我们考完试以后，匆匆忙忙赶着做。

其实，我觉得这个很不好：

一方面，该我们自己，之前没有提前做；

另一方面，所有实验作业非要赶在一块收齐，而且时间紧迫。

让我根本没法自己思考，找个实验指导书按部就班。

反正，我们有学到多少东西。