时洪涛
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：中国石油大学（华东）更多>>
- 发文基金：地震动力学国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于多源卫星数据的地震异常检测与分析研究
- 地震是突发性自然灾害，其破坏性大，危害严重。本世纪以来全球地震频发，尤其是中强地震，给人类造成了巨大灾难和损失。地震预测和地震活动的监测与预警一直是地震学研究的主要问题之一。随着遥感技术和数据同化技术的发展，海量的遥感数...
- 时洪涛
- 关键词：预警技术
- 基于LST年趋势背景场的地震热异常提取算法被引量：13
- 2016年
- 地震发生前普遍存在的热红外辐射异常现象,是当前评估区域发震危险性的重要参数之一。然而,并非所有的地表红外异常都与构造活动或地震有关,如何排除非构造因素对地表热红外辐射的影响,从强噪声背景中提取微弱信号,是当前利用热红外遥感技术研究构造活动的难点。地表温度(LST)背景场是热异常提取的基础,而以往研究中所建立的背景场不能有效反映当年气候变化对其的影响,造成热异常提取精度受限。为此,文中在提取热异常的过程中对背景场进行了改进,结合地表温度时间序列的周期性特征,引入谐波分析,采用傅里叶逼近的方法拟合地表温度离散时序,从中提取其年趋势,建立1个动态的、同时包含局地信息和年际特征的、更加可靠的地表温度背景场;将其引入RST模型,基于"kσ"准则识别地震热异常信息;最终采用异常方向、异常强度和距离指数这3个指标对异常结果进行分析,验证算法的有效性。利用MODIS地表温度产品,基于所提算法对2008年汶川地震进行了再研究,结果表明:1)汶川地震前存在明显的热异常,沿龙门山断裂呈带状分布,持续时间较长;2)发震期无明显的异常现象;3)震后热异常的发生具有循环往复性,但异常幅度和影响范围明显缩小。与传统的空间温度均值RST算法异常提取结果相比,文中方法所提取的热异常在空间分布上与活动断裂带更为吻合,对异常的产生消散过程刻画更加细致,表明以地表温度年趋势作为地震构造热异常提取的背景场更加可靠。
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- 基于被动微波与时空联合算法的云下像元LST重建被引量：5
- 2016年
- 地表温度作为衡量地球表面水热平衡的关键参数,具有两大时空分布特征:第一,空间分布一致性,即属性相近的像元地表温度与其地表亮温间的相关关系相对稳定;第二,时间序列周期性,且同一地区时间越接近地表温度值越相似。基于这两大特征将空间统计模型与时间序列滤波相结合,提出了用于云下像元地表温度重建的时空联合算法。以2008年MODIS地表温度产品为研究对象,采用Landsat TM数据和AMSR_E地表亮温数据重建中国9个省份的地表温度值,并与基于MODIS地表分类产品的多通道统计模型重建结果进行对比。实验结果表明,所提算法实用性强,能有效实现大面积复杂下垫面区域的地表温度重建;平均重建误差约为1.2K,相较于基于下垫面分类的多通道统计模型下降了76%,算法精度明显提高。
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- 关键词：地表温度MODIS被动微波
