InSAR对流层延迟相位线性改正方法

这是我的首篇博客，简单记录一下

首先我想说说为什么要写这个博客呢？原因有二

其一，为了分享在自己在学习中遇到的问题以及解决方法。我在学习的过程中深知这种学习无厘头的感觉。
其次，为了锻炼自己的表达能力（从遣词造句上面提升自己的表达能力）。我知道自己的表达真的真的太烂了，一点逻辑也没有。

正文开始：

1.保证所需要的包安装好。struct，numpy，pandas等
2.下述的代码中，第一个linear_correction就是主程序，传入相应的文件就可以实现InSAR大气改正（相应的文件读取代码为read_data）。
3.第二个read_data函数是读取InSAR数据的代码（也就是二进制文件），我这里使用的是sarscape生成的文件。
注：读取数据是需要注意行列号！！！如果图像显示不正确，试着交换行列号数值。
注：python显示的图像可能会存在一些问题（和matlab相比图像可能显示不完全，即有些地方看着像是没有值。其实，是有值的，可能是python成像方式不同吧）。
注：在主程序中，lat,lon就是经纬度数据文件，这里可以不传入这两个文件，我是为了后续的处理才在这里写了这两个数据的读取。
注：有任何的问题望指正！接受建议，无论是代码编写，或是语言表达的逻辑。
注：转载请标明出处，谢谢！！

import numpy as np
import pandas as pd
from read_data import xshowdef linear_correction(phase, height, height_data_without_nan):""":param phase:phase data ----> ndarray:param height: height data ----> ndarray:param height_data_without_nan::return:"""phase = phaseheight = heightdata = height_data_without_nanA = np.vstack([height, np.ones(len(height))]).T   # np.ones_like# 获得最小二乘系数a, b = np.linalg.lstsq(A, phase.T, rcond=None)[0]# 使用原始dem模拟高程相关大气相位original_height = data.dropna()original_height_array = original_height['height'].values# 通过已知的高程数据及拟合的最小二乘参数计算高程相关大气相位atm_phase = np.dot(original_height_array, a) + b# 根据原始高程数据的非nan值的index来使得根据高程得到的预测相位写入CSV文件中predict_ = pd.DataFrame(pd.Series(index=data[~data['phase'].isna()].index,data=np.array(atm_phase).astype(float)))data['predict_phase'] = predict_# 获得改正后的相位data['corrected_phase'] = data['phase'] - data['predict_phase']return dataif __name__ == '__main__':phase_data = xshow(filename='./data/phase', nx=1200, nz=1200)  # ndarrayheight_data = xshow(filename='./data/dem', nx=1200, nz=1200)  # ndarraylon_data = xshow(filename='./data/lon', nx=1200, nz=1200)  # ndarraylat_data = xshow(filename='./data/lat', nx=1200, nz=1200)  # ndarraydata = pd.DataFrame(data=None, columns=['phase', 'lon', 'lat'])data['phase'] = phase_data.flatten()data['lon'] = lon_data.flatten()data['lat'] = lat_data.flatten()data['height'] = lon_data.flatten()phase = data.dropna()['phase'].valueslon = data.dropna()['lon'].valueslat = data.dropna()['lat'].valuesheight = data.dropna()['height'].valuesdata = linear_correction(phase, height, data['height'].dropna().values)print()

下面的代码命名为read_data.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import structdef xshow(filename, nx, nz):""":param filename: InSAR数据的路径，可以是相对路径，可以是绝对路径:param nx: 行号（如果显示的图像不对，可以试着设置为列号，nz设置为行号）:param nz: 列号 （如果显示的图像不对，可以试着设置为行号，nx设置为列号）:return: 二维矩阵"""f = open(filename, 'rb')pic = np.zeros((nx, nz))for i in range(nx):for j in range(nz):data = f.read(4)elem = struct.unpack("f", data)[0]pic[i][j] = elemf.close()return picif __name__ == '__main__':file = r''cols = 1200lines = 1200data = xshow(filename=file, nx=cols, nz=lines)plt.imshow(data)plt.show()

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