[发明专利]一种空地数据互增强的震前热异常自动分级方法

摘要

本发明涉及一种空地数据互增强的震前热异常自动分级方法，包括以下步骤：对遥感数据进行预处理，获取兴趣区域待热红外异常提取的亮温图像、背景场图像；获取对应日期的地表温度数据，采用克里金插值进行处理；进行地表温度反演；对反演后的地表温度与实际地表温度进行权重配比，得到均衡地表温度，差值计算待提取亮温图像与背景场图像对应的每一个像元值，获取热红外异常提取图像；单位概率化断裂带和震源统计信息，作为权重约束，同时考虑断裂带周围的辐射域，作为权重约束，处理热红外异常提取图像,生成震前热红外异常优化图像，同时消除其他热红外辐射异常对热红外异常提取结果的干扰。通过正态分布将震前热红外异常优化结果分为多个级别。

主权项

1.一种空地数据互增强的震前热异常自动分级方法，其特征在于包括以下步骤：对遥感数据进行预处理，获取兴趣区域待提取的亮温图像，通过前置滑窗选择与待提取亮温图像方差最小的待选背景场亮温图像作为背景场图像；获取待提取亮温图像和背景场图像对应日期的地表温度数据，采用克里金差值进行处理；对处理后的待提取亮温图像和背景场图像进行地表温度反演；对反演得到的地表温度Tf与实际地表温度Tp进行权重配比，得到均衡地表温度，通过计算待提取亮温图像每一个像元值与背景场图像对应的每一个像元值，获取热红外异常提取图像；处理热红外异常提取图像，生成震前热红外异常优化图像，进而通过正态分布将震前热红外异常优化图像分为多个级别。