一种基于月均值背景场提取地震微波辐射异常的方法
阅读说明：本技术 一种基于月均值背景场提取地震微波辐射异常的方法 (Method for extracting seismic microwave radiation anomaly based on moon mean background field ) 是由 齐源 吴立新 于 2021-11-10 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于月均值背景场提取地震微波辐射异常的方法,包括如下步骤：根据地震案例发生的时间和位置确定卫星微波辐射遥感影像数据、研究时间范围和研究区域空间范围；对所选卫星微波辐射遥感影像数据进行数据预处理；构建研究区域动态的月均值背景场；计算出研究区域内的地震微波辐射异常结果。本发明通过数据预处理对微波辐射观测值中的云像素进行处理,得到纯净不含云的微波辐射数据,能够提高计算结果的可靠性；本发明利用不同年份相同日期范围的卫星微波辐射遥感影像数据构建研究区稳定的动态的而非均一不变的月均值背景场,进而按照实际地震发生的时间和位置提取微波辐射异常值,提升提取结果的合理性与精确度。(The invention discloses a method for extracting seismic microwave radiation abnormity based on a moon mean background field, which comprises the following steps: determining satellite microwave radiation remote sensing image data, a research time range and a research area space range according to the occurrence time and the occurrence position of the earthquake case; carrying out data preprocessing on the selected satellite microwave radiation remote sensing image data; constructing a dynamic moon mean background field of a research area; and calculating the abnormal result of the seismic microwave radiation in the research area. According to the method, cloud pixels in the microwave radiation observation value are processed through data preprocessing, pure and cloud-free microwave radiation data are obtained, and the reliability of a calculation result can be improved; according to the method, the satellite microwave radiation remote sensing image data in the same date range in different years are used for constructing a stable dynamic rather than uniform lunar mean background field in a research area, so that microwave radiation abnormal values are extracted according to the time and the position of actual earthquake occurrence, and the reasonability and the accuracy of extraction results are improved.)
技术领域
本发明属于微波遥感技术领域，具体涉及一种基于月均值背景场提取地震微波辐射异常的方法。
背景技术
卫星微波辐射计接收的来自地球表面的微波辐射强度取决于地表温度和发射率，而地表微波发射率主要取决于其介电常数和粗糙度。地表的上行微波辐射受到诸多因素影响，尤其是地形、植被、地表含水量以及云层等，此外，地质灾害（如地震、火山活动）的存在也会引起地表微波辐射的变化。地表的地形、植被和地表含水量在短时间内具有一定稳定性，而云层则存在较大的不确定性，这会导致卫星观测某一区域的有效面积也存在一定的不确定性。实验结果表明，利用28天左右的同一区域微波辐射观测值的均值，可以在去除观测值中的云信息的同时，较好的反映该区域稳定的微波辐射信息，进而可获取目标区域地表微波辐射月均值背景场，有助于研究地表的特定区域在长时间周期内的稳定变化趋势和特征。
在地震热异常研究中，通常将地震发生前后一段时间研究区的观测值偏离其稳定背景的值视作潜在的异常信息。而现有技术中，通常将不同年份相同日期的微波辐射观测值作算术均值处理或按照距离发震年份的远近进行加权均值处理，将所得结果视为背景场用于提取地震微波辐射异常。一方面，同一卫星传感器的运行周期往往只有几年，相同日期不同年份的观测值的数量有限，这大大降低了均值处理后所得结果的代表性和稳健性；另一方面，从原理上讲，地表的上行微波信号虽然能够穿透云层，但并不代表卫星微波辐射计所接收到的信号全部来自于地面，而应该是来自于地表与大气传输路径中各种辐射源的共同贡献，因此为保证研究区观测值的纯净性，作为微波辐射传输路径中最主要的影响因素，云层的剔除是十分有必要的。然而，现阶段的技术和方法还未曾针对微波辐射观测值中的云像素进行处理，因此无法获取可靠的、准确的地震微波辐射异常信息。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于月均值背景场提取地震微波辐射异常的方法，利用多时相卫星微波辐射遥感影像数据和云层数据自动生成目标区域动态的地表微波辐射月均值背景场，并基于此动态背景场提取和研究地震活动相关的热辐射异常信息。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于月均值背景场提取地震微波辐射异常的方法，包括如下步骤：
S1、根据所选地震案例发生的时间和位置，选取该地震案例区域内的卫星微波辐射遥感影像数据，并确定研究时间范围和研究区域空间范围；
S2、对所选卫星微波辐射遥感影像数据进行数据预处理，所述数据预处理包括对所选卫星微波辐射遥感影像数据进行裁剪、分辨率统一以及云像素剔除；
S3、利用预处理后的卫星微波辐射遥感影像数据构建研究区域动态的月均值背景场；
S4、根据构建的动态月均值背景场计算出研究区域内的地震微波辐射异常结果。
进一步的，所述地震案例发生的年份为Y、日期为T，所选卫星微波辐射遥感影像数据的起始年份比所选地震案例发生的年份Y早至少3年，所述研究时间范围是所选地震案例发生的日期T的前60日至后30日的时间区间。
进一步的，在所述步骤S1中，确定研究区域空间范围的具体方法为：
S1.1、根据所选地震案例的矩震级确定所述研究区域空间范围的半径，表达式如下：
；
S1.2、将以所选地震案例的震中位置为中心位置、以为半径所构成的圆形区域确定为所述研究区域空间范围。
进一步的，在所述步骤S2中，云像素剔除具体包括：根据卫星云总量数据获取研究区域云层的掩模矩阵；从所选卫星微波辐射遥感影像数据中剔除云像素，得到研究区域纯净不含云的微波辐射值矩阵，表达式如下：
其中，y和t1分别为所用卫星微波辐射遥感影像数据以及卫星云总量数据的年份和年积日，为研究区域中未经处理的卫星微波辐射遥感影像数据的矩阵。
进一步的，获取研究区域云层的掩模矩阵的具体方法为：首先读取已裁剪至指定的研究区域中的卫星云总量数据，然后逐像素读取云总量值；将卫星云总量数据大于等于0.3的像素视为有云，对应矩阵位置值设置成空值；将卫星云总量数据小于0.3的像素视为无云，对应矩阵位置值设置成1，得到研究区域云层的掩模矩阵；其中y和t1分别为所用卫星云总量数据的年份和年积日。
进一步的，所述步骤S3具体为：
S3.1、根据历史年卫星微波辐射遥感影像数据获取研究区域历史年指定研究时间范围内的日期为t2的动态微波辐射背景场，表达式如下：
其中，y和t2分别为所用卫星微波辐射遥感影像数据的年份和年积日，为参与计算的微波辐射数据矩阵的数量；
S3.2、重复所述步骤S3.1的操作，获取所选卫星微波辐射遥感影像数据的起始年份至截止年份中逐年的微波辐射背景场，并根据获取的不同年份微波辐射背景场计算研究区域指定日期t2的动态月均值微波辐射背景场，表达式如下：
；
其中，p和q分别为所用卫星微波辐射遥感影像数据的起始年份和截止年份，t2为所选地震案例发生的日期T的前60日至后30日的时间区间内的某一指定研究日期对应的年积日；
S3.3、重复步骤S3.2的操作，获取所选地震案例发生的日期T前60日至后30日区间内所有日期的动态月均值微波辐射背景场{,
}。
进一步的，所述步骤S4具体为：
S4.1、根据所述步骤S3中构建的动态月均值背景场，获取研究区域内年份为Y、日期为t3的微波辐射值残差矩阵，t3同样为所选地震案例发生的日期T的前60日至后30日的时间区间内的某一日期，表达式如下：
；
S4.2、根据获取的微波辐射残差值矩阵，计算残差值矩阵的均值和标准差，据此确定地震微波辐射异常值的阈值，表达式如下：
；
S4.3、根据获取的异常阈值，逐像素判断微波辐射残差值矩阵的像素值是否为异常值，表达式如下：
；
其中为参与计算的各矩阵像素的行列号，为像素值设置为空值；
S4.4、重复所述步骤S4.3的操作，直至遍历微波辐射残差值矩阵所有像素，最终获取研究区域的地震微波辐射异常结果。
相比于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明的一种基于月均值背景场提取地震微波辐射异常的方法，通过数据预处理对微波辐射观测值中的云像素进行处理，消除了云像素对微波辐射遥感影像的干扰，得到纯净的不含云的微波辐射数据，能够提高计算结果的可靠性；本发明利用不同年份相同日期范围的卫星微波辐射遥感影像数据构建研究区稳定的动态的而非均一不变的月均值背景场，进而按照实际地震发生的时间和位置提取微波辐射异常值，提升提取结果的合理性与精确度，有助于研究地震活动相关的热辐射异常信息。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的
具体实施方式
一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是本发明较佳实施例的流程图；
图2是本发明较佳实施例中构建的月均值微波辐射背景场；
图3是本发明较佳实施例中构中获取的微波辐射值残差结果；
图4是本发明较佳实施例中构中获取的微波辐射异常结果。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
如图1所示，本发明的一个实施例中提供一种基于月均值背景场提取地震微波辐射异常的方法，其是利用卫星微波辐射数据自动构建指定研究区的微波辐射月均值背景场并提取地震活动相关的辐射异常，该方法包括如下步骤：
S1、根据所选地震案例发生的时间和位置确定卫星微波辐射遥感影像数据、研究时间范围和研究区域空间范围；
若地震案例发生的年份为Y，则所选卫星微波辐射遥感影像数据的起始年份比所选地震案例发生的年份Y早至少3年，研究时间范围为所选地震案例发生的日期T的前60日至后30日的时间区间。本发明具体实施例选取的地震案例为2021年5月21日（年积日为141）发生于青海省玛多县的一次地震，则：
1)、所选卫星微波辐射遥感影像数据可以是由AMSR-2传感器提供的微波辐射数据，数据起始年份为2012年，截止年份为2021年；
2)、研究时间范围确定为2021年3月22日至6月20日，年积日为81至171。
在本发明具体的实施例中，确定研究区域空间范围的具体方法为：
1)、根据所选地震的矩震级确定研究区域空间范围的半径，表达式如下：
；
其中，为所选地震案例的矩震级；
2)、将以所选地震案例的震中位置为中心位置、以半径所构成的圆形区域确定为研究区域空间范围。
在本发明具体的实施例中，该地震案例的矩震级为Mw7.3级，震中地理坐标为北纬34.59°，东经98.24°，则：研究区域空间范围确定为以北纬34.59°、东经98.24°为中心位置，以700公里为半径的圆形区域。
S2、对获取的卫星微波辐射遥感影像数据进行数据预处理；在本发明具体的实施例中，为了减少运算数据量，同时为了减少实施例中所使用的不同日期的AMSR-2微波辐射数据和卫星云总量数据在时间和空间上的差异性，由此，对数据进行以下预处理操作：
(1)、对数据进行裁剪：将所选卫星微波辐射遥感影像数据和卫星云总量数据裁剪至步骤S1中确定的研究区域空间范围；其中，卫星云总量数据选取与卫星微波辐射遥感影像数据同一天的数据，卫星云总量数据代表了某一像素中云层厚度的归一化数值，范围是0-1，是基于卫星多通道红外传感器反演得来。本实施例的卫星云总量数据来源于风云气象静止卫星。
(2)、对数据进行分辨率统一：由于所选卫星微波辐射遥感影像数据和卫星云总量数据存在空间分辨率的不一致性，这将为后续的运算带来不便。因此，需要利用双线性插值法将所选卫星微波辐射遥感影像数据和卫星云总量数据统一插值为5千米的空间分辨率。
(3)、对数据进行云像素剔除：云像素的存在会干扰运算结果的准确性和纯净性，因此在对所选卫星微波辐射射遥感影像数据进行处理之前，需要利用卫星云总量数据判断云像素的位置，并将所选卫星微波辐射遥感影像数据中对应位置的像素剔除。
本发明具体的实施例中，云像素的剔除包括以下步骤：
a、根据卫星云总量数据获取研究区域云层的掩模矩阵；
首先，读取已裁剪至指定的研究区域中的卫星云总量数据，逐像素读取云总量值；接着，将卫星云总量数据大于等于0.3的像素视为有云，对应矩阵位置值设置成空值；然后，将卫星云总量数据小于0.3的像素视为无云，对应矩阵位置值设置成1，得到研究区云层的掩模矩阵；其中，y和t1分别为所用卫星云总量数据的年份和年积日。
b、从所选卫星微波辐射遥感影像数据中剔除云像素，得到研究区域纯净不含云的微波辐射值矩阵，表达式如下：
其中，y和t1分别为所用卫星微波辐射遥感影像数据和卫星云总量数据的年份和年积日，为研究区域中未经处理的星微波辐射遥感影像数据的矩阵。
S3、利用预处理后的卫星微波辐射遥感影像数据构建研究区域动态的月均值背景场；
S3.1、根据历史年卫星微波辐射遥感影像数据获取研究区域历史年指定研究时间范围内的日期为t2动态微波辐射背景场，表达式如下：
其中，y和t2分别为所用卫星微波辐射遥感影像数据的年份和年积日，为参与计算的微波辐射数据矩阵的数量。
S3.2、重复上述步骤S3.1的操作，获取AMSR-2卫星微波辐射遥感影像数据起始年份至截止年份中逐年的微波辐射背景场，并根据获取的不同年份微波辐射背景场计算研究区域指定日期t2的月均值微波辐射背景场，表达式如下：
；
其中，p和q分别为所用卫星微波辐射遥感影像数据的起始年份2012和截止年份2021，t2为地震发生的日期T的前60日至后30日的时间区间内的某一指定研究日期对应的年积日。所构建的动态月均值微波辐射背景场如图2所示。
S3.3、重复上述步骤S3.2，获取所选地震案例发生的日期T的前60日至后30日区间内所有日期的动态月均值微波辐射背景场{,
}。
S4、根据构建的动态月均值背景场计算出研究区域内的地震微波辐射异常结果；
在本发明具体实施例中，建立的动态月均值背景场的时间范围为2021年3月22日至6月20日、年积日为81至171；因此可获取的研究区域微波辐射异常的时间t3的范围同样为81至171。本发明实施例中，提取的研究区域微波辐射异常具体日期选取为2021年4月19日、年积日为109，则：
S4.1、根据步骤S3中构建的动态月均值背景场，获取研究区域内年份为2021、年积日为109的微波辐射值残差矩阵，表达式如下：
；
其中为年份为2021、年积日为109的研究区域去云像素后的微波辐射数据，为年积日为109的动态月均值微波辐射背景场。所获取的微波辐射值残差结果如图3所示。
S4.2、根据获取的微波辐射残差值矩阵，计算残差值矩阵的均值和标准差，据此确定地震微波辐射异常值的阈值，表达式如下：
。
S4.3、根据获取的异常阈值K，逐像素判断微波辐射残差值矩阵的像素值是否为异常值，如下：
；
其中为参与计算的各矩阵像素的行列号，为像素值设置为空值。
S4.4、重复步骤S4.3的操作，直至遍历微波辐射残差值矩阵所有像素，获取最终的研究区地震微波辐射异常结果。所获取的微波辐射异常结果如图4所示。
本发明具体实施例中，根据地震案例所选卫星微波辐射遥感影像数据，只要满足‘所选卫星微波辐射遥感影像数据的起始年份早于所选地震案例发生的年份至少三年’这一条件，均可以使用本技术方案，且不仅限于实施例中使用的AMSR-2数据集。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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