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一种基于卫星微波亮温的地应力闭锁显现区遥感跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于卫星微波亮温的地应力闭锁显现区遥感跟踪方法,包括如下步骤:S1、获取单日地表微波介电常数与动态地表微波介电常数背景场的差值;S2、获取均值异常指数超出设定阈值的像素点的值和地理坐标;S3、提取地表土壤湿度变化指数小于设定阈值的像素点的值和地理坐标;S4、提取面积指数超出设定阈值的所有像素点,视作该日地应力闭锁显现区;S5、重复步骤S1‑S4,判别地应力闭锁显现区的空间位置、形态及其变化,实现动态跟踪。本发明利用卫星被动微波亮温数据计算得到的地表介电常数场,联合地壳断层信息、土壤湿度等数据,对潜在的地应力闭锁显现区进行遥感跟踪,可提升地应力场变化、固体地球灾害的监测预警能力。

著录项

  • 公开/公告号CN114926509A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-08-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中南大学;

    申请/专利号CN202210849788.8

  • 发明设计人 齐源;吴立新;

    申请日2022-07-20

  • 分类号G06T7/254(2017.01);G06V20/13(2022.01);G06V10/62(2022.01);G01V3/12(2006.01);

  • 代理机构长沙七源专利代理事务所(普通合伙) 43214;长沙七源专利代理事务所(普通合伙) 43214;

  • 代理人周晓艳;张勇

  • 地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

  • 入库时间 2023-06-19 16:26:56

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-25

    授权

    发明专利权授予

  • 2022-09-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/254 专利申请号:2022108497888 申请日:20220720

    实质审查的生效

说明书

技术领域

本发明属于地应力场变化研究领域,更具体地,涉及到一种基于卫星微波亮温的地应力闭锁显现区遥感跟踪方法。

背景技术

地应力是地壳应力的统称,包括由重力、地热、构造活动、孔隙流体、地球自转速度变化等产生的应力。地应力场变化是固体地球灾害的根源,地壳岩体临破裂前必然存在地应力闭锁区的形成,发现与跟踪地应力闭锁区的空间位置对固体地球灾害的监测预警、灾害机理分析、防灾减灾具有重大意义。目前常用的地应力测量方法主要包括应力计法、水压致裂法、应力解除法、应变解除法等,但这些传统方法多为点式测量且探测深度十分有限。而地壳构造环境十分复杂,地应力闭锁区的空间区位存在较大不确定性,且深度较大(几公里至几十公里),直接对地壳应力的闭锁区进行日常探测发现和动态跟踪几乎不可能实现,亟需发明一种能够间接反映地壳应力闭锁区的遥感跟踪方法。

地壳岩体中广泛存在火成岩和高级变质岩(过氧缺陷富集),而已有研究表明,在这类岩石应力高度集中甚至闭锁时会产生一种电荷载流子,可经由地壳介质传导至地球表面,并在地表浅层聚集进而改变局部地表电场强度。根据电介质物理,局部电场的改变势必会引起地表介质的微波介电常数降低。通过探测地表介电常数的显著变化区域,排除非应力因素干扰(如土壤湿度变化),即可识别地壳应力闭锁区的应力响应信号在地球表面的显现位置,进而反证地壳应力闭锁区的存在,为地球灾害过程监测提供参考。

卫星被动微波遥感具有大尺度、全天候、数据易获取等特点,地物的微波辐射信息与其介电常数密切相关,存在明确、科学的理论计算公式。因此通过卫星被动微波遥感获取的地表介电常数信息,可用于在地质构造活动活跃地区发现并跟踪地壳深部地应力闭锁区在地球表面的显现位置。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于卫星微波亮温的地应力闭锁显现区遥感跟踪方法,利用卫星被动微波亮温数据计算得到的地表介电常数场,联合地壳断层信息、土壤湿度等数据,对潜在的地应力闭锁显现区进行遥感跟踪,可提升地应力场变化、固体地球灾害的监测预警能力。

为实现上述目的,本发明提供了一种基于卫星微波亮温的地应力闭锁显现区遥感跟踪方法,包括如下步骤:

S1、获取目标区域的多时相卫星微波亮温数据,构建目标区域的动态地表微波介电常数背景场,并据此获取目标区域内单日地表微波介电常数与动态地表微波介电常数背景场的差值;

S2、基于步骤S1获取的地表微波介电常数差值,逐像素计算像素值为负值的像素点的均值异常指数,获取均值异常指数超出设定阈值

S3、基于步骤S2获取的均值异常指数超出设定阈值的像素点,逐像素计算这些像素点的土壤湿度变化指数,并据此提取地表土壤湿度变化指数小于设定阈值

S4、基于步骤S3获取的地表土壤湿度变化指数小于设定阈值的像素点,逐像素计算这些像素点的面积指数,并提取面积指数超出设定阈值

S5、重复步骤S1至步骤S4,获取目标区域的逐日地应力闭锁显现区的时间序列,并据此判别地应力闭锁显现区的空间位置、形态及其变化,实现动态跟踪。

进一步的,所述步骤S1中构建目标区域的动态地表微波介电常数背景场的具体步骤为:

S1.1、对目标区域的卫星微波亮温数据进行下载及预处理;

S1.2、联合地表温度数据和卫星微波亮温影像获取地表微波介电常数;

S1.3、利用多年历史同期的地表微波介电常数场获取动态地表微波介电常数均值背景场。

进一步的,所述步骤S2中获取均值异常指数超出设定阈值的像素点的值和地理坐标的具体步骤为:

S2.1、首先计算每个单一像素点的距离指数,搜寻以单一像素点的地理坐标为圆心、以R1为半径的圆形范围内的地壳断层信息,将距一级断层的平面距离记为F(1,i),i=1,2,3…N

其中

S2.2、再根据目标区域内所有像素值为负值的像素点的值的最大值

其中

S2.3、最后根据所获取的距离指数

S2.4、逐像素判断单个像素点对应位置的均值异常指数

进一步的,所述步骤S3包括以下步骤:

S3.1、首先利用与步骤S1中构建的动态地表微波介电常数背景场同日期的、非同数据源的地表土壤湿度数据,构建目标区域的地表土壤湿度均值背景场,并利用获取的与步骤S1中的单日同日期的单日土壤湿度观测值与目标区域地表土壤湿度背景场做差,得到目标区域单日的土壤湿度变化值;

S3.2、根据步骤S2中获取的均值异常指数超出设定阈值的像素点的地理坐标,提取各像素点对应坐标位置的土壤湿度变化值,据此计算单一像素点的土壤湿度变化指数

其中

S3.3、逐像素判断单个像素点对应位置的土壤湿度变化指数

进一步的,所述步骤S4包括以下步骤:

S4.1、基于步骤S3获取的地表土壤湿度变化指数小于设定阈值的像素点,任选一像素点,统计与该像素点直接相邻或间接相邻的所有像素点的个数,将其记为

S4.2、统计目标区域内的所有像素点的总数,记为

S4.3、重复步骤S4.1和S4.2的操作,直至步骤S3中获取的地表土壤湿度变化指数小于设定阈值的所有像素点均得到一个面积指数

S4.4、基于步骤S3中获取的地表土壤湿度变化指数小于设定阈值的所有像素点,任选一像素点,将其面积指数

进一步的,所述步骤S5包括以下步骤:

S5.1、获取目标区域逐日地应力闭锁显现区的时间序列,统计该时间线序列中各地应力闭锁显现区的重复出现次数和出现时的中间位置坐标及日期;

S5.2、任选某日地应力闭锁区,若该日地应力闭锁区在以

S5.3、任选某日地应力闭锁区,若该单日地应力闭锁区在以

S5.4、基于步骤S5.1至步骤S5.3获取逐日地应力闭锁区,将所获取的地应力闭锁稳定显现区和地应力闭锁迁移显现区统一视作目标区域的地应力闭锁显现区,进而实现其位置与形态的动态变化跟踪。

进一步的,所述步骤S5.2中的关键地球物理参数场优选为GPS主应变场。

相比于现有技术,本发明具有以下有益效果:

1)本发明充分考虑微波介电变化的像素点与地壳断层的距离相互关系,具有地学意义,并且设置幅值阈值和面积阈值剔除不显著的、零碎的干扰像素点,可保证计算结果的可靠性;2)本发明充分考虑了地表土壤湿度变化对于地表微波介电的影响,利用阈值将土壤湿度变化较大的区域剔除,可提高提取结果的准确性;3)本发明设置严格的筛选流程,能够获取较为精准的地应力闭锁显现区时间序列结果,可实现对潜在的地应力闭锁显现区进行遥感跟踪,这是现有技术未涉及的。

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是本发明优选实施例的地应力闭锁显现区遥感跟踪方法的流程图;

图2是本发明优选实施例中2021年3月9日的地应力闭锁显现区示意图;

图3是本发明优选实施例中2021年3月18日的地应力闭锁显现区示意图;

图4是本发明优选实施例中2021年3月25日的地应力闭锁显现区示意图。

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。

请参见图1,本实施例提供一种基于卫星微波亮温的地应力闭锁显现区遥感跟踪方法,其包括如下步骤:

S1:获取目标区域的多时相卫星微波亮温数据,构建目标区域的动态地表微波介电常数背景场,并据此获取目标区域的单日地表微波介电常数与动态地表微波介电常数背景场的差值。为便于展示,本实施例选择的微波遥感数据为AMSR-2影像,目标区域为88°E-104°E,30°N-40°N,该区域位于青藏高原东部,涵盖巴颜喀拉板块大部,是地质构造活动十分活跃的地区。在长时间序列的观测中,多参数地球物理观测结果显示,该地区在2021年玛多地震前可能已存在地壳应力闭锁区,因此可将该区域视作一个潜在的地壳应力闭锁在地表的显现区,进而利用被动微波卫星遥感数据进行地应力闭锁显现区的发现与跟踪。本实施例选择2021年3月18日前后为展示日期,该时间段位于2021年5月21日青海玛多地震(震中位置34.6°N,98.2°E)发生之前。

本实施例的步骤S1的具体包括:

S1.1、对目标区域的卫星微波亮温数据进行下载及预处理;下载目标区域内2012年-2021年所有年份的AMSR-2微波亮温数据,将所有数据裁剪至目标区域,并提取波段为10.65GHz、极化方式为水平极化H和垂直极化V的微波亮温数据。

S1.2、联合地表温度数据和卫星微波亮温影像获取地表微波介电常数;根据所获取的波段为10.65GHz、极化方式为水平极化H和垂直极化V的微波亮温数据,联合ERA-5Land数据集中地表温度数据,利用瑞利金斯定律将地表微波亮温值转为地表微波发射率,再根据菲涅尔公式直接估算地表微波介电常数。

S1.3、利用多年历史同期的地表微波介电常数场获取动态地表微波介电常数均值背景场;按照步骤S1.2中的方法,将所获取的从2012年到2021年所有年份的微波亮温数据转化为对应日期的地表微波介电常数场,并将所有相同月份的地表微波介电常数场进行算术平均运算,获得逐月的地表微波介电常数均值背景场。

S1.4、获取目标区域内单日地表微波介电常数与动态地表微波介电常数背景场的差值;将目标区域内日期为2021年3月18日前后的所有日期的地表微波介电常数与当月地表微波介电常数均值背景场做差,得到2021年3月18日前后的所有日期的地表介电常数相对于背景场的变化值。

S2:基于步骤S1获取的地表微波介电常数差值,逐像素计算像素值为负值的像素点的均值异常指数,获取均值异常指数超出设定阈值

在获取目标区域内的介电常数变化值之后,即可根据目标区域内像素点与断层线之间的距离和像素点所对应的差值的幅值来提取异常指数超出阈值的像素点;步骤S2中具体包括:

S2.1、计算每个像素点的距离指数,搜寻以单一像素点地理坐标为圆心、以500km为半径的圆形范围内的地壳断层信息,将距一级断层平面距离记为F(1,i),i=1,2,3…N

其中

S2.2、再根据观测范围内所有像素值为负值的像素点的值的最大值

其中

S2.3、最后根据所获取的距离指数

S2.4、逐像素判断单一像素点对应位置的均值异常指数

S3:基于步骤S2获取的均值异常指数超出设定阈值的像素点,逐像素计算这些像素点土壤湿度变化指数,并据此提取地表土壤湿度变化指数小于设定阈值

理论研究表明,除了地表电场的增强会导致介电常数的降低之外,土壤湿度的降低是导致地表介电常数显著减小的最主要因素。因此,在获取步骤S2的结果之后,需要进一步排除土壤湿度的干扰。本实施例中步骤S3中提取地表土壤湿度变化值不超过设定阈值的像素点,具体包括:

S3.1、首先利用与步骤S1中构建目标区域地表微波介电常数背景场同日期的、非同数据源的地表土壤湿度数据,构建目标区域地表土壤湿度背景场。利用获取的2021年3月18日前后单日土壤湿度观测值与目标区域地表土壤湿度背景场做差,得到该时间段单日目标区域的土壤湿度变化值。本实施例选取的土壤湿度数据集来源于NASA Global LandData Assimilation数据集,该数据集是基于路面站点、空中观测平台、卫星观测等手段,所得土壤湿度数据与AMSR-2微波亮温数据自相关性较低,互不影响,可用于土壤湿度变化检验。

S3.2、根据步骤S2所获取的均值异常指数超出设定阈值的像素点对应的地理坐标,提取各像素点对应位置的土壤湿度变化值,并计算单一像素点的土壤湿度变化指数

其中

S3.3、逐像素判断其对应位置土壤湿度变化指数

S4:基于步骤S3中获取的地表土壤湿度变化指数小于设定阈值的像素点,逐像素计算其面积指数,并提取面积指数超出设定阈值

本实施例中,认为地应力闭锁在地表的显现区域是连续的、区域状的,而不是单一点状的,因此仅考虑面积足够大的地应力闭锁显现区,筛除面积较小的区域。本实施例中步骤S4具体包含以下步骤:

S4.1、首先以任一单个像素点为起始点,搜寻与该像素点直接邻近的其他所有像素点,共同构成一个像素点集合;然后再以该像素点集合内其余所有新增像素点为起始点,搜寻与这些新增像素点直接相邻的其他所有像素点,并将新获得的像素点纳入集合内;重复此操作,直至不再有新的像素点加入该集合;将获取的最终集合的像素点的总数记为

S4.2、统计目标区域内的所有像素点的总数,记为

其中,

S4.3、重复上述步骤S4.1和S4.2的操作,直至步骤S3所得所有均值异常指数超出设定阈值的像素点均参与运算并获得一个面积指数

S4.4、基于步骤S3获取的地表土壤湿度变化指数小于设定阈值的所有像素点,任选一像素点,将其面积指数

S5:重复步骤S1至步骤S4,获取目标区域逐日地应力闭锁显现区的时间序列,并据此判别筛选动态地应力闭锁显现区。

本实施例中步骤S5主要考虑地应力闭锁显现区在时间维度上的持续性和动态变化特征,本实施例中步骤S5包含以下步骤:

S5.1、获取目标区域逐日地应力闭锁显现区的时间序列,统计该时间线序列中各地应力闭锁显现区的重复出现次数和出现时的中间位置坐标及日期;

S5.2、任选某日地应力闭锁区,若该单日地应力闭锁区在以

S5.3、任选某日地应力闭锁区,若该日地应力闭锁区在以

S5.4、基于上述步骤S5.1至步骤S5.3获取逐日地应力闭锁区,将所获取的地应力闭锁稳定显现区和地应力闭锁迁移显现区统一视作目标区域的地应力闭锁显现区,进而实现其位置、形态的动态变化跟踪。

请结合参见图2至图4所示,本实施例中以2021年3月9日、3月18日、3月25日为例,展示青藏高原巴颜喀拉地块的地应力闭锁显现区的动态变化过程。图2至图4中横纵坐标分别代表东经、北纬,颜色深浅代表介电常数变化值(Δdielectric constant)的大小。

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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