中国大陆卫星红外亮温与海拔高度关系的研究

海拔高度与卫星热红外亮温的关系是尚待深入研究的能反映地球表面热状态的重要信息,也是影响地震热红外异常分析的主要因素之一,文中把海拔高度每增加100m亮温降低的幅度称为亮温梯度,在系统筛选处理卫星热红外遥感数据的基础上,把中国大陆划分为西北、青藏、川滇、东北、华北和华南6个地区分别进行研究,取得了一些初步的结果:1)不同地区、不同月份亮温梯度的总体趋势相似,但又存在细节上的差异;2)各个地区的亮温梯度都小于前人根据气温资料计算得到的气温直减率(0.64℃/(100m)),而且在绝大多数情况下都<0.4℃/(100m),变化范围主要集中在0.15～0.35℃/(100m)之间;3)除青藏地区以外,其它5个地区的亮温梯度总体上表现为夏大冬小的特点。分析认为冬季冷空气的作用、大气对地面辐射的吸收衰减以及地理环境的差异等是影响亮温梯度时空动态的主要因素     

华北地区中强震前卫星红外亮温变化研究

应用相对功率谱估计方法对华北地区中强地震前静止气象卫星热红外遥感亮温资料进行时频分析, 结果表明: 华北5级以上地震发生前存在显著的亮温热异常, 震前1个月左右异常开始出现, 高值幅值持续时间超过20天, 功率谱幅值最高可以达到平均值的7倍以上, 且发震区域一般位于异常区边缘或异常区域内的断层上。     

2018年2月台湾花莲震群热红外遥感亮温异常分析

应用中国静止气象卫星FY-2G的TBB产品为基础数据,针对2018年2月上旬台湾花莲附近海域震群前出现在震中及附近区域的显著热红外异常,运用小波变换和相对功率谱法进行异常提取和资料分析。结果表明：花莲震群热红外异常范围主要分布在震中SW区域,震前约8个月出现功率谱增强现象,随时间推移,异常范围延纵谷断裂带逐渐扩大,持续近2个月,最大异常幅度超过14。     

从卫星红外亮温与大地热流的关系看地震前的热红外异常

一些强地震前地表可产生热异常是人们比较一致的认识,但能否用卫星遥感技术观测到地下热异常则存在很大的分歧.本文试图通过分析热红外亮温与大地热流值的关系,探讨利用卫星遥感技术观测地震热异常的可能性及其存在的一些问题.研究结果表明:（1）在绝大多数情况下,亮温随大地热流值的升高而升高,升高的速率平均为0.057℃/mW·m-2.如果地震引起的大地热流异常为100 mW·m-2,则有可能产生卫星红外平均亮温约5.7℃的异常.（2）不同地区亮温随大地热流值变化速率不同,即使地震前出现了卫星热红外亮温异常,但不同地区表现也是不同的.（3）在一些地区一些季节,亮温与大地热流值关系不明显,可能是亮温数据受气象因素干扰所致.这说明地震前的热红外亮温异常是复杂的,甚至有时是难于观测到的.     

亮温与降水量的关系

卫星红外遥感亮温数据值除与地球的自转和公转存在密切关系外,还与大气环境和地理环境有密切关系。应用青海省黄河门堂观测点的降水量和水位,以及对应点地表亮温资料进行对比分析,其结果为：降水量与亮温存在可比性,在峰值时间区段内,亮温与降水量呈现明显的反向变化关系;降水量的波动变化导致地表温度的波动变化;水位、降水量和亮温属于温度对气候变化较为敏感的物理量。     

2012年新疆洛浦MS6.0地震前卫星热红外亮温时空演变特征分析

本文处理了新疆洛浦M_S6.0地震前后卫星热红外亮温（TBB）数据,对异常信息的时空演变进行分析,并考虑了天气因素的影响。研究发现,震前亮温异常主要分布在震中西北方向,高值区位于震中以西巴楚县附近,异常呈条带状分布,其西北-东南走向与附近断裂带方向一致;异常出现在洛浦地震前14天,共2次,时间上经历较强-弱-强-弱的变化过程,第1次异常持续时间较短,第2次异常持续长达4天,之后迅速衰减并消失,亮温异常值增幅十分明显。结果表明,新疆洛浦地震前存在明显的红外亮温异常现象,亮温变化与洛浦地震发震似具有较好的相关性。     

卫星热红外亮温、气温及地温观测的年变变化对比研究

通过对NOAA卫星热红外亮温与野外安装气象观测站接收的气温、地下不同深度地温(0.2,0.5,1.5,2 m)进行不同方式的对比研究,分析了卫星热红外亮温、气温、地下不同深度地温的变化特征,探讨了亮温与气温及不同深度地温之间的关系.结果表明:①卫星热红外亮温观测,由于受天气、云层短周期因素变化影响,曲线呈现高频突跳特征,但按最大值拟合出的亮温曲线有较好的年变变化规律;②浅层地温受气温及太阳辐射的影响较大,能够体现出日变化,表现出很好的季节变化规律;③深层地温年变平稳,年变变化与季节相关.但与气温相比,表现出滞后效应,且深度越深,滞后时间越长;④亮温、气温及深度0.2m地温三者之间呈现很好的相关性.亮温、气温、0.2m地温的极值几乎同时段出现,都符合季节变化.分析表明,亮温能够真实地反映地表温度的变化情况,能够为利用卫星热红外亮温提取地震异常信息提供可靠准确证据.本研究结果为理解不同观测属性及其相互关系,以及更好地为地震监测应用提供了基础.     

震前卫星红外亮温异常时空演化特征分析

主要利用统计方法建立红外亮温背景场及异常检测模型,来提取2012年华北地区的红外亮温异常信息,并对2012年唐山4.8级地震和宝坻4.0级地震前的异常演化过程进行分析研究。结果表明:背景场方面,红外亮温的多年月背景场具有夏高冬低的年变特征,符合季节变化规律,红外亮温与高程呈负相关关系;基于历年同期亮温偏移指数K值方面,2012年5月28日唐山4.8级地震震前在唐山断裂带以南存在明显强烈的K值异常,在震前8小时达到最大约3.3。6月18日宝坻4.0级地震在震前也存在红外亮温异常现象,但是较弱。     

2011年盈江5.8级地震热辐射亮温异常分析

使用从2010年1月12日至2012年1月11日,在(20°～30°N,93°～ 103°E)范围内由中国静止气象卫星FY-2E观测的热红外遥感亮温资料,对2011年3月10日盈江5.8级地震周边地区的热红外亮温异常特征进行了研究.结果表明:从2011年3月初开始在盈江5.8级地震震中周围开始出现相对能谱异常,之后异常区域逐渐扩大并向震中区域集中,并于3月中下旬在震中偏西地区形成片状异常区域,相对能谱最大异常幅度达13倍,随后异常区域和幅度逐渐减小,地震发生后数天异常消失.     

玛多M7.4级地震前降水量与热红外异常变化分析

对青海省玛多县黄河沿水文站观测点的降水量与附近区域地表热红外辐射亮温进行了对比分析,结果显示多年降水量与辐射亮温的趋势性变化较为一致,并且在玛多M7.4级地震前降水量与热红外辐射亮温出现了不同程度的异常变化：年度月平均最低辐射亮温自2019～2021年升高了约6 K,平均每年最低辐射亮温升高3 K;降水量在地震之前比往年同期明显增加,2021年4月和5月流量分别高出2017～2021年同月平均值10 mm和18 mm;热红外功率谱幅值在震前存在明显的中期异常。这些较显著的异常变化印证了大地震前可能存在的气象和热红外异常现象,对于结合气象变化开展热红外在地震预测预报应用中具有一定的参考意义。     

Genetic inverse algorithm for retrieval of component temperature of mixed pixel by multi-angle thermal infrared remote sensing data

After carefully studying the results of retrieval of land surface temperature(LST) by multi-channel thermal infrared remote sensing data, the authors of this paper point out that its accuracy and significance for applications are seriously damaged by the high correlation coefficient among multi-channel information and its disablement of direct retrieval of component temperature. Based on the model of directional radiation of non-isothermal mixed pixel, the authors point out that multi-angle thermal infrared remote sensing can offer the possibility to directly retrieve component temperature, but it is also a multi-parameter synchronous inverse problem. The results of digital simulation and field experiments show that the genetic inverse algorithm (GIA) is an effective method to fulfill multi-parameter synchronous retrieval. So it is possible to realize retrieval of component temperature with error less than 1K by multi-angle thermal infrared remote sensing data and GIA.     

用于地震调查的航空红外遥感实时传输系统研究

该系统提供了航空红外遥感资料的袢时采集和传输，为及时开展地震野外调查工作提供了一个有力的手段。该系统由红外传感器系统、机载站图像和数据实时处理系统、机载站通信系统、转发站通信系统、地面站接收系统、地面站图像和数据实时处理系统组成。     

基于热红外遥感影像的河流水温反演方法比较——以长江上游流域为例

水温是影响河流生态环境的重要因素.传统水温观测手段受限于测站的地理位置,数据分布稀疏.近20年来随着热红外卫星传感器在空间分辨率上的革新,热红外遥感影像逐步被应用于反演河流水温,但目前相关研究聚焦于利用单颗卫星数据并使用单一水温反演方法而忽略与其他卫星以及处理方法做对比.本文以长江上游流域为例,分别评估了水文反演流程中...     

MERIS影像水环境遥感大气校正算法评价——以鄱阳湖叶绿素a浓度反演为例

MERIS是2002年发射的在轨运行近10年的ENVISAT-1卫星上搭载的主要传感器之一,在波段设置和辐射灵敏度等方面有非常突出的优势,能够较好地运用于Ⅱ类水体叶绿素a浓度反演,但Ⅱ类水体的大气校正仍然是亟待解决的一个关键问题.以我国第一大淡水湖——鄱阳湖为研究区域,采用FLAASH、6S、BEAM和QUAC共4种大气校正算法对2005和2011年具有同步实测光谱数据的鄱阳湖ENVISAT-1卫星MERIS影像进行大气校正处理,并对12种叶绿素a浓度反演模型的波段组合因子进行大气校正效果的对比分析.结果表明:(1)4种大气校正中,大气校正结果精度由高到低表现为FLAASH6SBEAMQUAC,平均相对误差分别为31.13%、31.88%、69.48%和42.64%;决定系数(R2)分别为0.60、0.57、0.38和0.24;(2)在12种叶绿素a浓度反演模型的波段组合因子中,FLAASH得到的结果最优,其次是6S,BEAM和QUAC最差,在FLAASH算法中,由665、708和753 nm 3个波段遥感因子((Rrs(510)/[Rrs(443)/Rrs(560)])组成的模型精度最高,平均相对误差为25.12%,R2为0.74.建议采用FLAASH大气校正结果组成这个波段组合进行鄱阳湖叶绿素a浓度反演.