一种利用昼夜热红外遥感圈定地热异常的方法与流程

本发明属于热红外遥感、遥感地质领域，具体涉及一种利用昼夜热红外遥感圈定地热异常的方法。

背景技术：

热红外遥感探测地热异常是非常有用的，但由于不同地物的比热容影响，在太阳辐射影响下，不同地物的温度升、降速度不同，从而导致了不同地物之间出现了相对冷热异常，干扰了对地热异常区的判定。eneva和coolbaugh.(2009)指出进行地热检测时，夜间地表温度反演具有重要意义，但是还是难以消除由于不同地物比热容差异导致的温度相对冷热异常。于是携带热红外成像仪的地球静止观测卫星成为反演昼夜间地表温度并探测地热异常的理想方法，但是携带热红外成像仪的地球静止观测卫星空间分辨率很小，如德国的meteosatsecondgeneration卫星，地面空间分辨率仅为3km。同时vaughan等(2012)研究指出，使用1km空间分辨率难以在黄石公园观察到明显的地温异常。为此我们考虑使用高分辨率热红外遥感产品landsat8热红外数据(空间分辨率100米)和aster热红外数据(空间分辨率90米)进行地温异常探测，筛选白天与晚上产品数据做对比研究,并通过统计分析的方法确定了一种能消除温度背景区域的最佳阈值来探测地热异常区域。其中，eneva和coolbaugh发表的论文为：importanceofelevationandtemperatureinversionsfortheinterpretationofthermalinfraredsatelliteimagesusedingeothermalexploration，vaughan等(2012)发表的论文为：useofasterandmodisthermalinfrareddatatoquantifyheatflowandhydrothermalchangeatyellowstonenationalpark.journalofvolcanologyandgeothermalresearch。

技术实现要素：

技术以上技术不足，本发明提出一种利用昼夜热红外遥感圈定地热异常的方法，具体步骤如下：

步骤1：采集同一天过境的landsat8白天数据和aster夜晚数据，所采集数据的云覆盖量要低于10％；

步骤2：提取采集的landsat8白天数据和aster夜晚数据对应的热红外数据，并进行预处理，包括：几何配准和大气校正；

步骤3：采用单通道算法对预处理后的landsat8白天热红外数据进行地表温度反演，得到白天地表温度栅格图，记为专题层a，采用tes算法对aster夜晚热红外数据进行地表温度反演，得到夜晚地表温度的栅格图，记为专题层b；

步骤4：将得到的专题层a和专题层b进行对应栅格相加计算得到专题层c；

步骤5：针对landsat8白天数据，通过目视解译的方法，选取纯裸土和纯植被的像元作为统计单元，统计专题层c中纯裸土和纯植被像素值的分布区间，取两个分布区间的最大值作为阈值t；

步骤6：在专题层c中，小于等于步骤5确定的阈值t的区域标记为温度背景区域，大于阈值t的区域标记为温度异常区域；

步骤7：剔除步骤6得到的温度异常区域中的城镇和地表水体区域，得到地热异常区专题图d。

有益技术效果：

通过遥感数据源优选、数据与处理和地表温度反演、昼夜地温相加计算、统计分析获取阈值、区分温度背景区域和温度异常区域、剔除城镇及地表水体等6个步骤，得到一种利用昼夜间热红外遥感快速圈定地热异常的有效方法，带来了遥感快速寻找地热资源的有益效果。

方案中通过优选两种空间分辨率较高的热红外遥感产品联合应用，保证了地表温度产品的较高空间分辨率又解决了昼夜间联合运用的问题；通过昼夜间地表温度相加，消除自然地物昼夜间的相对冷热异常，又可突出地热(或人类活动)影响下的地表高温异常；通过统计裸土和植被等自然地物昼夜温度和的最大值作为阈值，可有效区抑制地表温度背景值并突出地表温度异常值；通过在温度异常值中剔除城镇和地表水体区域，有效去除了非地热引起的地热异常。该方案成功运用于辽宁丹东五龙背地区的地热探测中，被证明是一种经济有效的技术方法。

附图说明

图1为本发明实施例的一种利用昼夜热红外遥感圈定地热异常的方法流程图；

图2为本发明实施例的landsat8反演的白天地表温度；

图3为本发明实施例的aster反演的夜间地表温度；

图4为本发明实施例的昼夜间地表温度之和；

图5为本发明实施例的不同自然地物昼夜间温度之和的分布概率曲线图；

图6为本发明实施例的地热异常区专题图d。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施实例对发明做进一步说明，本发明提出一种利用昼夜热红外遥感圈定地热异常的方法，如图1所示，具体步骤如下：

步骤1：采集同一天过境的landsat8白天数据和aster夜晚数据，所采集数据的云覆盖量要低于10％；

为了排除降雨对地表温度的影响，需确保卫星过境当天无降雨情况，若难以选取同一天过境的卫星数据，则优先选择时间相近且两卫星过境时间间隔内气温相近，无降雨的热红外数据。本实施例中优选了辽宁丹东地区2016年5月17日10:22:11的landsat8的热红外数据，云覆盖量为0.13％和2016年5月18日21:39:48的aster热红外数据，云覆盖量为0％；历史天气查询显示：2016年5月17日丹东地区天气晴，气温21/11℃；2016年5月18日丹东地区天气晴，气温22/09℃。

步骤2：提取采集的landsat8白天数据和aster夜晚数据对应的热红外数据，并进行预处理，包括：几何配准和大气校正；

步骤3：采用单通道算法对预处理后的landsat8白天热红外数据进行地表温度反演，得到白天地表温度栅格图，记为专题层a，采用tes算法对aster夜晚热红外数据进行地表温度反演，得到夜晚地表温度的栅格图，记为专题层b；

本实施例中通过上述两种算法反演得到的地表温度专题图如图2、图3所示，结果显示研究区白天地表温度在284.194-310.660k之间，夜间地表温度在281.506-299.377k之间。

步骤4：将得到的专题层a和专题层b进行对应栅格相加计算得到专题层c；

此时，专题层c可消除由太阳辐射造成的不同自然地物间的相对冷热异常，并突出高热异常。本实施例中通过专题层a和专题层b栅格相加计算得到的专题层c如图4所示，结果显示研究区昼夜地表温度之和在572.068-603.366k之间，此图中可以看出自然地物表现出的冷(热)异常被消除。如水体(图中界线较明显，故以水体为例)，在图2中为浅色表现为相对冷异常，在图3中为深色表现为相对热异常，而在图4中则因为昼夜间地表温度相加而与其它自然地物接近，植被和裸土也是如此。同时，城镇地区(受城市热导效应影响)和三个已知温泉地区(受地热影响)仍表现为相对热异常未被消除。

步骤5：针对landsat8白天数据，通过目视解译的方法，选取纯裸土和纯植被的像元作为统计单元，统计专题层c中纯裸土和纯植被像素值的分布区间，取两个分布区间的最大值作为阈值t；

本实施例中，针对landsat8白天数据，提取多光谱遥感影像，在多光谱遥感影像中选取纯裸土和纯植被的像元作为统计单元，统计专题层c中纯裸土、纯植被和水体(参考)的地表温度统计数据见表1，温度分布概率曲线图见图5(参考)，按表1取589.99k作为阈值t。图5不同自然地物昼夜间温度之和的分布概率曲线图。

步骤6：在专题层c中，小于等于步骤5确定的阈值t的区域标记为温度背景区域，大于阈值t的区域标记为温度异常区域；

步骤7：剔除步骤6得到的温度异常区域中的城镇和地表水体区域，得到地热异常区专题图d。

表1不同自然地物昼夜间地表温度之和数据统计表

本实施例中，通过步骤3得到的阈值，按步骤4设定背景值和异常值，再按步骤5剔除城镇和地表水体区域，得到的地热异常区专题图d见图6，共圈定地热异常9处。其中，区内已知的五龙背温泉、东汤温泉和炮手营温泉与圈定的地热异常位置吻合。结合区内地质资料分析，所圈定的地热异常区都分布在断裂附近，wan(1984)研究中国89个地热数据指出中国的地热都被断裂控制，同时常婧莹(2014)研究也指出丹东地区的地热资源都是断裂型地热。其中，wan(1984)发表论文为：recenttectonicstressfield,activefaultsandgeothermalfields(hot-watertype)inchina.journalofvolcanologyandgeothermalresearch，常婧莹(2014)发表论文为：丹东市温泉资源的应用现状调查,四川建筑。

本案例中提到的不同地物间的冷热异常，是不同地物之间表现出的的温度高或低，如白天因为比热容的影响裸土温度升高快表现为热异常，而水体温度升高慢而表现为冷异常，再如裸土在白天太阳辐射下表现为热异常，而在夜间无太阳辐射下则温度迅速下降而表现为冷异常。通过白天与晚上地表温度的叠加正好可以抵消自然地物在白天和夜间表现出的相对冷(热)异常，地热异常区自身温度高而不会因此抵消。

针对现有技术中利用热红外遥感技术进行地热探测中，难以消除太阳辐射引起的不同地物间的冷热异常的难题，同时考虑携带热红外成像仪的地球静止观测卫星空间分辨率低的情况，提出优选空间分辨率较高的两种热红外遥感产品联合探测昼夜间地表温度进而圈定地热异常的方法。方案中采用昼夜间地表温度相加的方式来消除自然地物昼夜间的相对冷热异常，并通过统计裸土和植被等自然地物昼夜温度和的最大值作为阈值，来区分温度背景区域和异常区域，并考虑到地表水体比热容最大难以通过昼夜间温度相加的方式消除的问题以及人类活动(城镇区)导致的地表高温的情况，采用在温度异常值中剔除城镇和地表水体区域的方案最终圈定地热异常的技术方案。