微波遥感实验报告
微波遥感实验报告
实习报告撰写的内容与要求1.实习任务：介绍实习的目的、意义、任务及实习单位的概况等内容。
通常以前言或引言形式表述，不单列标题及序号。
2.实习内容：先介绍实习安排概况，包括时间、地点、内容等，然后逐项介绍具体实习流程与实习工作内容，以及专业知识与专业技能在实习过程中的应用。
本部分内容应以记叙或白描手法为基调，在完整叙述的基础上，对自己认为有重要意义或需要研究解决的问题进行重点叙述，其它内容则可简述。
3.实习结果：围绕实习任务要求，对实习中发现的问题进行分析、思考，提出解决问题的对策、建议等。
分析问题、解决问题要有依据（如有参考文献可在正文后附录）。
分析讨论的内容、推理过程及所提出的对策与建议作为实习报告的重要内容之一，是反映或评价实习报告水平的重要依据。
4.实习总结或体会：对实习效果进行综合评价，着重介绍自身的收获与体会，内容较多时可列出小标题，逐一列举。
总结或体会的最后部分，应针对实习中发现的自身不足，简要地提出今后学习，努力的方向。
5.将实习日记按照时间顺序以附件形式放在实习报告正文后面。
实习报告封皮由学校统一印发，正文一律采用计算机排版、A4纸打印。
题目为三号黑体字居中（题目前、后各空一行），正文字体为小四号宋体，要求语句通顺、论述严谨、规范、正确。
字数：不少于3000。
目录1.单雷达影像处理 ............................... 错误!未定义书签。
导入数据...................................................................... 错误!未定义书签。
影像多视处理.............................................................. 错误!未定义书签。
滤波 .............................................................................. 错误!未定义书签。
微波遥感实习报告一
微波遥感实习报告一微波遥感实习报告一一数据类型的认识与显示1所给数据里含有slc文件夹，此文件夹内包含的是SAR单视复数据，数据以二进制形式存储，数据类型为int型，大小为2000*2000，即2000*1000个虚部，2000*1000个实部.数据组织形式为：实部虚部实部虚部…。
2 raw格式文件6个：ACVVD，AXVVD，BHHD，BHVD，BVHD，BVVD，分别为C 波段VV极化数据，X波段VV极化数据，HH极化数据，HV极化数据，VH极化数据，VV极化数据。
都是地据显示，分辨率较高。
雷达影像灰度与回波强度对应，故原始数据为灰度数据，阴影，亮斑都很明显。
四种极化数据直接没有特别大的区别。
3 dg_sar05_01.tif为东莞地区雷达数据，dg_spot04_01.tif为东莞地区spot卫星数据。
雷达数据如果直接用Photoshop打开，是一片黑色的，必修将其进行拉伸之后才能正确显示出来。
将雷达影像与光学影像进行比较，光学影像细节信息要丰富很多，而且光学影像上很多地物在雷达影像上已经完全没有体现，水在雷达影像上完全是黑色调，而城区则凸现白色。
地距显示，分辨率较低。
4 ERS1W.raw为ERS卫星数据。
JERS1W.raw为JERS卫星数据。
这两幅都是星载影像，分辨率较低，没有明显的大块阴影，也没有凸出的亮斑，但是有纹理信息。
5 shangdong.tif为斜距显示影像，左边为雷达死角成像，一片黑色。
二SAR图像辐射特点1斑点噪声：斑点噪声的生成，通常是因为相邻地物信息干涉造成。
在影像中一般体现为面目标中，明亮相间的点，下图所示尤为明显：2灰度值：雷达影像的灰度值是与微波回波强度相对应的，与日常生活中所感受到的可见光的反应有区别，因此在色彩的感觉上有差别。
而且因为阴影或者表面光滑的原因，往往出现很多大块黑色地区，又因为角反射器效应等原因，有的地方会特别亮。
三SAR影像几何特点1.斜距显示的近距离压缩下图即为斜距显示影像：(1)从两个圈中可以明显看出，左边的比例尺要小一些。
微波遥感实习报告一
微波遥感实习报告一在本学期，我参加了微波遥感的实习课程，通过这次实习，我对微波遥感这一领域有了更深入的理解和认识。
微波遥感是一种利用微波频段的电磁波进行对地观测的技术手段。
与传统的光学遥感相比，微波遥感具有独特的优势。
它能够穿透云层、雾霭和一些植被，在恶劣天气条件下依然能够获取地表信息。
这使得微波遥感在气象监测、海洋观测、灾害预警等领域发挥着重要作用。
在实习的初期，我们首先学习了微波遥感的基本原理。
微波遥感的基础是电磁波与地表物体的相互作用。
不同的地表物体对微波的反射、散射和吸收特性各不相同，通过接收和分析这些电磁波信号，我们可以推断出地表物体的物理特性和几何形状。
为了更好地理解这些原理，我们进行了一系列的理论课程学习和案例分析。
接下来，我们接触到了微波遥感数据的获取和处理。
实习中，我们使用了一些常见的微波遥感卫星数据，如 Sentinel-1 等。
获取数据只是第一步，更重要的是对数据进行处理和分析。
这包括数据的预处理，如辐射定标、几何校正等，以及后续的专业处理，如干涉处理、极化分析等。
在这个过程中，我们使用了专业的遥感软件，如 ENVI、SARscape 等。
这些软件功能强大，但也需要我们花费一定的时间去熟悉和掌握其操作流程。
在处理数据的过程中，我深刻体会到了细节的重要性。
一个参数的设置错误或者一个步骤的遗漏，都可能导致最终结果的不准确。
例如，在进行辐射定标时，如果没有正确选择传感器的类型和波段，就无法得到准确的辐射亮度值，从而影响后续的分析和应用。
除了数据处理，我们还进行了实地的观测和测量。
在老师的带领下，我们来到了校园周边的一片区域，使用便携式微波辐射计进行了实地数据采集。
通过实地观测，我们更加直观地了解了微波在不同地表物体上的反射和散射情况，也让我们认识到了理论知识与实际应用之间的差距。
在实地观测中，我们还遇到了一些意想不到的问题，比如仪器的校准误差、环境干扰等。
但正是这些问题，让我们学会了如何在实际操作中解决问题，提高了我们的应变能力。
微波遥感实习报告三
实习报告三：微波遥感实习报告一、实习目的和要求本次实习的主要目的是通过微波遥感技术，对选定区域进行遥感影像的获取和分析，从而实现对该区域的地物分类和信息提取。
实习要求学生掌握微波遥感原理、遥感影像处理软件的使用以及地物分类方法。
二、实习内容和形式1. 微波遥感原理学习：学习微波遥感的原理、特点以及应用领域，了解不同微波遥感传感器的工作原理和性能指标。
2. 遥感影像处理：使用遥感影像处理软件，对微波遥感影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正、图像增强等操作。
3. 地物分类：采用面向对象的方法，对处理后的微波遥感影像进行分割，提取出感兴趣的地物类别，并进行分类和信息提取。
4. 实习成果展示：撰写实习报告，对实习过程和结果进行总结和展示。
三、实习步骤1. 微波遥感原理学习：通过查阅资料、听讲座等方式，了解微波遥感的原理和相关知识。
2. 遥感影像处理：使用ERDAS IMAGINE软件，对微波遥感影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正、图像增强等操作。
3. 地物分类：采用e-Cognition软件，对预处理后的微波遥感影像进行面向对象的分割和分类，提取出感兴趣的地物类别。
4. 结果分析与验证：对分类结果进行分析，与实地调查数据进行对比验证，评估分类结果的准确性。
5. 实习报告撰写：整理实习过程的相关资料，撰写实习报告，对实习过程和成果进行总结。
四、实习成果与收获通过本次实习，我掌握了微波遥感原理和遥感影像处理方法，学会了使用e-Cognition软件进行地物分类。
在实习过程中，我完成了对选定区域的微波遥感影像预处理、地物分割和分类，并进行了结果分析与验证。
实习报告对整个实习过程和成果进行了详细总结。
本次实习使我认识到微波遥感技术在地物监测、资源调查和环境评估等方面的重要应用价值，提高了我的遥感数据处理和分析能力。
同时，实习过程中的团队协作和问题解决能力也得到了锻炼。
总之，本次实习对我的遥感技术水平和综合素质的提升具有重要意义。
遥感原理实验报告
一、实验目的1. 理解遥感的基本原理和概念；2. 掌握遥感数据的获取方法及遥感图像的处理技术；3. 了解遥感在环境监测、资源调查等方面的应用；4. 培养遥感图像分析和解译能力。
二、实验原理遥感技术是利用电磁波在地球表面及其大气层中的传播特性，通过遥感器获取地球表面及其大气层的信息，然后进行图像处理、分析和解译，以达到对地球表面及其大气层进行监测、研究和利用的目的。
遥感原理主要包括以下几个方面：1. 电磁波辐射与散射：地球表面及其大气层对太阳辐射的吸收、反射和散射，形成各种电磁波；2. 遥感器：利用电磁波探测地球表面及其大气层的信息；3. 电磁波传播：电磁波在空间传播过程中，会受到大气、云层等因素的影响；4. 遥感图像处理：对遥感数据进行预处理、增强、分类等处理，提高遥感图像的质量和应用效果；5. 遥感图像分析：对遥感图像进行解译、识别和提取信息，实现对地球表面及其大气层的监测和研究。
三、实验内容及步骤1. 实验内容（1）遥感图像的获取：通过遥感卫星、航空摄影等方式获取遥感图像；（2）遥感图像的预处理：包括辐射校正、几何校正、大气校正等；（3）遥感图像增强：通过对比度增强、亮度增强、滤波等手段提高遥感图像的质量；（4）遥感图像分类：采用监督分类和非监督分类方法对遥感图像进行分类；（5）遥感图像分析：对分类后的遥感图像进行解译、识别和提取信息。
2. 实验步骤（1）遥感图像的获取：通过遥感卫星、航空摄影等方式获取遥感图像；（2）遥感图像的预处理：利用ENVI软件进行辐射校正、几何校正和大气校正；（3）遥感图像增强：利用ENVI软件进行对比度增强、亮度增强和滤波处理；（4）遥感图像分类：采用监督分类和非监督分类方法对遥感图像进行分类；（5）遥感图像分析：对分类后的遥感图像进行解译、识别和提取信息。
四、实验结果与分析1. 遥感图像的预处理效果通过对遥感图像进行辐射校正、几何校正和大气校正，提高了遥感图像的质量，为后续的图像增强和分类奠定了基础。
微波遥感实习报告
实习报告：微波遥感实习心得一、实习目的和要求本次微波遥感实习的主要目的是让我们了解微波遥感的基本原理，掌握微波遥感数据处理和分析的方法，以及应用微波遥感技术进行实际应用的能力。
实习要求我们通过实际操作，熟悉微波遥感数据的获取、处理和分析过程，掌握常用的微波遥感数据处理软件，并能够根据实际需求，选择合适的微波遥感数据和处理方法，进行实际应用。
二、实习内容和形式实习内容主要包括微波遥感基本原理的学习、微波遥感数据的获取和处理、微波遥感图像的分析和应用等。
实习形式以实际操作和小组讨论为主，辅以少量的理论学习。
三、实习步骤和心得1. 学习微波遥感基本原理在实习的第一周，我们主要学习了微波遥感的的基本原理，包括微波遥感的定义、特点、工作原理和应用领域等。
通过学习，我了解到微波遥感是利用微波波段对地球表面进行观测的一种技术，具有全天候、全天时、远距离、高分辨率等特点，广泛应用于地质、农业、环境、气象等领域。
2. 微波遥感数据的获取和处理在实习的第二周，我们学习了微波遥感数据的获取和处理方法。
我们使用了遥感数据处理软件ENVI，进行了数据的读取、预处理、滤波、分类等操作。
通过实际操作，我掌握了遥感数据的处理流程和方法，并了解了不同处理方法对遥感图像的影响。
3. 微波遥感图像的分析和应用在实习的第三周，我们学习了微波遥感图像的分析和应用方法。
我们使用ENVI软件，对不同类型的微波遥感图像进行了分析，包括图像的辐射特性、几何特性、纹理特征等。
并通过实际操作，掌握了微波遥感图像的解译和分类方法，了解了不同地物在微波遥感图像上的表现特点。
通过这次实习，我不仅学到了微波遥感的基本原理和处理方法，还通过实际操作，掌握了微波遥感图像的分析和应用方法。
我认识到微波遥感技术在地球科学、环境监测、资源调查等领域的重要应用价值，也对未来的科研和工作充满了信心。
遥感实验报告
遥感实验报告引言：遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
通过对不同波段的电磁辐射进行探测和分析，遥感技术可以获取地表的空间分布、物质组成以及变化情况等信息。
本次实验旨在通过遥感图像的获取和解译，了解和掌握遥感技术的基本原理和应用。
一、遥感数据获取：1. 数据来源：本次实验使用的遥感数据来源于卫星遥感图像，通过开源的遥感数据平台获得。
2. 数据类型：本次实验使用的遥感数据为多光谱遥感图像，包含多个波段的信息。
通过不同波段的数据分析，可以获取地表的不同特征和信息。
二、遥感图像解译：1. 图像预处理：图像预处理是遥感图像解译的基础工作，包括图像几何校正、辐射校正和大气校正等过程。
这些预处理步骤可以提高图像质量，减少噪声和失真。
2. 地物分类：地物分类是遥感图像解译的关键环节。
通过对遥感图像中的像元进行分类，可以将地表物体分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
3. 特征提取：特征提取是对地物进行进一步分析和描述的过程。
通过提取地物的形状、颜色、纹理等特征，可以对地物进行进一步分类和识别。
三、遥感技术应用：1. 土地利用与覆盖变化研究：通过遥感图像的获取和解译，可以对土地利用与覆盖变化进行研究。
通过对多时相的遥感数据进行对比分析，可以了解土地利用变化的趋势和驱动因素。
2. 自然资源调查与监测：遥感技术在自然资源调查与监测中有着广泛的应用。
通过遥感图像的获取和解译，可以对森林、湿地和土地等自然资源进行调查和监测，为资源管理和保护提供科学依据。
3. 灾害监测与评估：遥感技术在灾害监测与评估中具有重要作用。
通过遥感图像的获取和解译，可以实时监测和评估自然灾害的影响范围和程度，为灾害应对和救援提供决策支持。
结论：本次实验通过遥感图像的获取和解译，了解了遥感技术的基本原理和应用。
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究、自然资源调查与监测和灾害监测与评估等方面具有广泛的应用前景。
微波遥感集中编程实习报告二
微波遥感编程实习报告一、实习目的本次实习希望通过编程实现基于R-D方程的SAR影像几何校正，比较校正前后SAR 影像特征与区别，分析距离成像几何原理，掌握R-D校正步骤。
希望通过这次实习了解SAR成像几何原理，熟悉距离式成像过程。
掌握距离-多普勒方程进行校正的原理和难点，认识校正所需参数意义与读取方法。
理解并掌握斜视SAR成像中距离式成像的机理与方法，了解SAR图像特殊几何特征成因与校正必要性；掌握基于R-D构像方程的SAR图像像素坐标与坐标间的定位关系；在此基础上编程实现SAR图像的几何校正过程。
二、实习容1.数据介绍SAR影像的头文件信息中包括该幅影像上5个成像点的XYZ坐标，第一点的成像时间和5个点间的成像时间间隔，影像的第一行成像时间与成像间隔，影像距离向的成像时间与时间间隔，SAR影像4个角点的经纬度以及投影椭球的长短半轴。
这些数据用于确定任意时刻下成像点的位置矢量、速度矢量和加速度矢量，确定对应的DEM围以及确定DEM上各点对应SAR影像的ij坐标和灰度值。
这些参数已经存储在parameter.txt里，可直接读取使用，但注意单位转换问题。
DEM影像是ers2dem.img，可以利用DEM提供的H结合经纬度坐标BL，利用投影椭球信息，计算出成像点的坐标XYZ，但注意裁剪SAR对应到DEM的围。
SAR影像灰度信息则是存储在DAT_01.001，注意SAR影像的数据格式，这里存储的是复数形式，需要计算强度信息作为灰度值。
满足公式：强度²=实部²+虚部²。
数据的预处理包括利用影像5个成像点的XYZ坐标和第一点成像时间、成像时间间隔，利用多项式拟合的方法，确定轨道系数ABC，从而可求出任意时刻的卫星位置矢量，位置矢量求导可得到速度矢量，再求导可得到加速度矢量，这些都是在之后的R-D方程中有所利用。
注意为解求矩阵方便，可将第一点成像时间当作0。
其余的数据预处理包括单位转换以及由于双程传输引起的时间转换。
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实验一：SAR图像下载与认识一：实验目的1掌握SAR图像的下载方法；2了解不同地物在图像上的特性；二、实验要求1掌握雷达图像的成像原理与地物特性2数据说明3本实验采用Sentinel-1卫星拍摄于2014年12月5日的天山山脉的遥感影像三、实验步骤打开地理空间数据云网站；图1找到Sentinel-1卫星下载有效数据；图2在ERDAS中打开影像；图3分析地物在影像上的特性；1雷达图像的成像机理雷达图像的获取系统不同于光学影像获取系统,它是采用有源主动式工作方法,其本质是一个距离测量系统雷达图像.上的信息是地物目标对雷达波束的反应，而且主要是目标后向散射形成的图像信息,以及朝向雷达天线那部分被散射的电磁波所形成的图像信息由于地物目标所处的位置地物结构表面形态和介电性能等不同,对雷达波束的反应是不一样的同时不同雷达波段极化方式入射角也会使地物产生不同的反应，使其图像具有近距离压缩透视收缩叠掩阴影和地面起伏引起的影像移位等现象,因此,在图像.上形成不同的色调纹理和图案,与中心投影的光学影像有很大的差别。
2雷达图像的信息特点地物目标对雷达波束的反应是散射(或反射)穿透和吸收r种情况并存,波长不同,对地物的穿透性是不一样的;地物目标的类型本身的结构表面的粗糙度和介电性能不同,则会对电磁波的穿透反射(或散射)和吸收带来不同程度的效应同时，入射雷达波束和地物的相对方向也有关系,在一定方向的条件下，地物目标可以产生强回波,在另一方向，回波则可能很弱或无回波例如平行于飞行方向的铁丝网(电力线)，会产生强回波，垂直于飞行方向回波则很弱或消失因此,在雷达图像解译时,尽可能采用多侧视方向的图像3目视解译就本实验的雷达图像而言，主要有以下几种地物；雷达波束的穿透性对冰雪覆盖区地物的判读有着独特的优势例如雪上被覆盖区域,在光学影像上很难辨清究竟是雪，还是湖泊,在雷达图像上则表现极为清晰对于雪山区域冰斗湖碛尾湖的判断，应采用多侧视方向,避免将阴影误判为湖泊。
植被在雷达图像.上的显示比较多样,含水量宓度结构位置种类以及雷达波束的方向等都会对植被的显示产生影响通常来说树林灌木林等高大植物主要以体散射为主，在图像.上表现为粗颗粒状，较矮的植物,表面较平滑。
陡坎在图像.上的表现与雷达波束的方向有关，当陡坎面对雷达波时,表现为亮带,背向雷达波时，比较暗,高大的陡坎背向雷达波时会出现阴影,如图r所示对于宽大河流的直立式陡岸,在迎向雷达波方向,有可能产生多重回波,形成虚假现象。
实验二SAR影像预处理2.1斑点噪声压缩第1步：打开雷达图像在窗口Viewer# I中单击File Open Raster Layer命令，打开Select Layer to Add对话框，选择Loplakebed, img，单击OK按钮(打开雷达图像)。
在ERDAS主菜单中单击Session Tile Viewers命令，将两个窗口平铺排列。
图4打开雷达图像第2步：启动斑点压缩在ERDAS图标面板菜单条中单击Main- Radar- Radar Interpreter- Speckle Suppression，打开Radar Speckle Suppression对话框，设置参数如下图5参数设置第3步：查阅变异系数在ERDAS图标面板菜单条中单击SessionSession Log命令，打开Session Log窗口。
查阅并读取变异系数：0.274552。
单击Clos 按钮(关闭Session Log窗口)。
图6查阅变异系数第4步：执行斑点压缩在ERDAS图标面板中单击菜单Main – Radar- Radar Interpreter - speckle Suppression命令，打开Radar Speckle Suppression对话框，设置参数如下图7 参数设置第5步：对比处理效果在窗口Viewer#2中打开经过斑点压缩处的雷达图像despecklel img,并与窗口Viewer#I中的原始图像对比，观察斑点压缩效果。
图8对比处理效果2.2边缘增强处理第1步：执行边缘增强在ERDAS图标面板菜单条中单击Main I Radar I Radar Interpreter Edge Enhancement 命令，打开Edge Enhancement 对话框，设置参数如下图9 参数设置第2步：对比增强结果同时打开两个窗口Vicwer#1和Viewer#2，并应用Tile Viewers功能使两个窗口平铺排列，然后，在Viewer#l中打开未进行斑点压缩的边缘增强图像edgeufimg，在Viewerw2窗口中打开经过斑点压缩的边缘增强图像edgess.img.对比结果表明：后者含有更多的有用信息。
图10对比增强结果2.3雷达图像增强1.Wallis自适应滤波的具体操作过程如下。
第1步：班点噪声压缩在ERDAS图标面板菜单条中单击Main -Radar -Radar Interpreter -Speskle Suppression 命令，打开Radar Speckle Suppression对话框，设置参数如下图11参数设置第2步：执行Wallis 滤波在ERDAS图标面板菜单条中单击Main-Radar-Radar Interpreter- Image Enhancement-Wallis Adapter Filter 命令，打开Wallis Adaptive Filter对话框，在Wallis Adaptive Filter对话框中，需要设置参数如下图12参数设置第3步：对比增强结果在Viewer#1窗口中打开需要处理的雷达图像radar glacicrimg，在Viewer#2窗口中打开经过所点压缩和滤波处理处理后的雷达图像enhanced.img，两窗口平铺排列，对比处理前后差异。
图132.亮度修正处理亮度修正处理(L.uminance Modification)功能是通过增强滤波器对雷达图像进行局部的亮度和对比度调整。
系统首先将输入图像分解成亮度和对比度两个组分，分别对亮度组分和对比度组分进行处理，然后再将两个组分合成，得到处理后的图像，达到增强整个图像的目的。
操作过程比较简单，关键是用户必须根据自己处理图像的特点和原始数据类型确定对话框中的各种参数。
3.图像融合处理图像融合处理(Sensor Merge)功能提供了一种将不同传感器的图像融合起来的算法，可以是雷达图像与TM图像的融合，也可以是多谱雷达图像与航磁数据的融合。
有3种不同的基础技术用于完成图像融合：即主成分变换（PC）、色彩变换（IHS）和乘积变换(Multiplilative).其中Multiplicative方法类似于Wallis自适应滤波方法，关于主成分变换（PC）、色彩变换(IHS）、乘积变换的原理。
第1步：执行图像融合在ERDAS图标面板菜单条中单击Main-Radar-RadarInterprete-Image Enhance-ment- Sensor Merge命令，打开Sensor Merge对话框，设置参数如下图14参数设置第2步：查看融合结果在Viewer#1 窗口中单击FilelOpen IRaster Layer命令，打开Select Layer To Add 对话框。
在Select Layer To Add对话框中进行如下操作。
①选择File name 为Flood _tml47_radar.img.②选择Rastor Options为Layercolor:R1/G2/B3.③单击OK按钮（打开原始图像）。
在Viewer2窗口中单击File lOpen IRaster Layer 命令，打开Select Layer To Add 对话框。
在Select Layer To Add 对话框中进行如下操作。
①选择File name 为merge.img.②选择Rastor Options 为Layer color:R1/G2/B3.③单击OK按钮（打开融合图像)。
④对比融合前后图像特征的变化，然后关闭Viewer#l和Viewer#2。
图15查看融合结果2.4图像纹理分析第1步：执行纹理分析在ERDAS图标面板菜单条中单击Main-Radar- Radar Interpreter-Texture Analysis命令，打开Texture Analysis 对话框，设置参数如下图16参数设置第2步：查看分析结果在窗口Viewer#1中单击File-Open -Raster Layer 命令，打开Select Layer To Add 对话框，在Select Layer To Add对话框进行如下操作。
①选择File name 为flevolandradar.img.②单击OK按钮（打开原始图像)。
在Viewer/2窗口中单击File1OpenlRaster Layer 命令，打开Select Layer To Add 对话框在Select Layer To Add对话框进行如下操作。
①选择File name 为texture.img.②单击OK按钮（打开融合图像)。
对比纹理分析前后图像特征的变化，然后关闭Viewer#l和Viewer#2。
图17查看分析结果2.5图像亮度调整执行亮度调整操作在ERDAS图标面板菜单条中单击Main-Radar- Radar Interpreter - AdjustBrightness命令，打开Brightness Adhistment对话框，需要设置下列参数。
图18参数设置图19结果对比实验三SAR干涉测量与分析一、实验目的1、理解基于合成孔径击达像对的相位信息进行干涉三维重建的基本原照与方法。
2、了解ERDAS IMAGINE的基本功能，熟练字提IFSAR DEM模块的使用方法。
3、通过真实SAR像对的数据处理，草据沙DEM生成的具体流程。
二、实验步骤1新建项目在Radar 面板中点击IFSAR按照，打开IFSAR Project Selector.选择新建项目如下图所示：图202影像输入新建项目后，弹出IFSAR工作面板，输入实验所需影像，如图所示。
图213影像配准a)像素配准在配准面板中单击图标，则弹出4个Viewer 窗口和一个像素配准面板，如图所示.图22在像素配准面板中单击绿色，可在右影像相应位置选择目标点。
单击系统进行精确匹配点搜索。
如果相关系散达到最大，则找到同名点。
匹配结果信息也显示出来，出现yes则满足要求，单击顶定生成的参数。
图23在像素配准面板中单击Intertere进行干沙计算，生成干涉相关系数图和干涉相位图，局部相关性越高，相关图中相应的亮度就越高，如图所示。