利用ASTER热红外遥感数据开展岩石化学成分填图的初步研究

ASTER遥感成像仪的发射提供了廉价的多光谱热红外数据,是热红外遥感数据的一个重要来源。ASU热红外光谱库提供了多种矿物的热红外发射率波谱的同时,还提供了矿物的化学成分即氧化物含量的分析结果。把ASU波谱库的矿物波谱重采样至ASTER各热红外波段,对矿物的波谱进行波段比值处理,与各矿物成分进行相关分析,选择波段比值与各氧化物含量最大相关系数,进行对数模拟,从而可以确定出发射率光谱与化学成分的数值关系。本文分别对SiO2,MgO,Al2O3,CaO,K2O,Na2O进行了数值分析及公式模拟。统计是根据各矿物做出的,模拟公式同样适用于岩石,进而可以在遥感热红外数据中得以应用。在四川省西范坪矿区利用模拟公式对SiO2,Na2O,K2O三种氧化物进行了岩石填图,在野外大部分得到了证实;利用SiO2进行了硅化蚀变带填图,在异常带内发现了砂岩型铜矿化。

ASTER热红外遥感地表岩石的二氧化硅含量定量反演

岩石的热红外发射率光谱特征与其SiO2含量具有很强的对应关系,本文选择USGS、JPL和JHU光谱库中的52个火成岩光谱样本为数据源,分析了这些样本的SiO2含量与热红外发射率光谱的基本关系,建立起SiO2含量与发射率光谱两个多元线性回归分析模型,在此基础上,以内蒙古东乌珠穆沁北部地区为研究区域,对该区域内SiO2含量进行定量反演,反演结果与地质图和实地考察相符。反演结果可以对区内酸性岩、中性岩、基性岩进行圈定。

基于无人机热红外遥感图像提取滴灌棉花冠层温度及精度评价

【目的】提高基于热红外遥感图像滴灌棉花冠层温度提取精度,为棉花水分状况精准监测提供技术支撑。【方法】以不同水分处理的苗期、蕾期棉花为研究对象,利用无人机获取试验小区热红外遥感图像,使用便携式手持测温仪测量田间辐射校正板及水桶中的水温,对热红外影像进行温度校正。采用Otsu算法、Canny边缘检测算法对热红外遥感图像进行掩膜处理剔除土壤背景,通过波段运算提取棉花冠层温度,绘制棉花冠层温度频率直方图并对其进行优化。利用便携式手持测温仪同步测量棉花冠层温度,与提取的冠层温度进行一致性分析,验证热红外遥感图像提取棉花冠层温度的精度。【结果】Canny边缘检测算法剔除土壤背景提取冠层图像准确率大于Otsu算法(91.90%>82.52%、92.76%>80.60%),剔除土壤背景效果最优。Otsu算法和Canny边缘检测算法剔除土壤背景后构建的冠层温度直方图均呈偏态分布,但Canny边缘检测算法剔除土壤背景后构建的冠层温度直方图形状比Otsu算法光滑,噪声少,并且Canny边缘检测算法2年冠层平均温度最低(29.95、30.54℃),与实测温度差值最小(2.78、3.43℃)。去除Canny边缘检测算法的温度直方图两端1%温度信息后,提取的冠层温度与实测温度相关性最高(2年试验r由0.88、0.93提高到了0.94、0.95),RMSE最低(2年RMSE由2.78、2.87℃下降到1.59、1.43℃)。【结论】Canny边缘检测算法提高了无人机热红外遥感图像棉花冠层温度提取精度,且温度直方图两端1%温度优化后有助于提高棉花冠层温度提取精度。

基于多时相热红外遥感的理塘盆地地热资源探测

地热能是地球内部一种环保、可再生的地下热能,热量传导至地表会引起地表温度异常。然而,地表温度受到太阳辐射、周期性变化和降水等诸多因素的影响,可能掩盖由地热引起的温度异常。为了解决这些问题并突出地热引起的地表温度异常,文中提出了一种利用Google Earth Engine(GEE)高效快速计算多时相冬季平均地表温度并提取地热异常的方法,并对理塘盆地的地热资源分布特征进行了研究。该方法综合运用多时相冬季平均地表温度对比分析、水体剔除、地形效应抑制等手段来提取地热异常区。结果表明,文中确定的8处地热异常区与断裂构造关系密切,且区内水资源丰富,具备地热资源形成的良好条件,可以作为未来地热勘探的重点方向。研究认为,在高原恶劣环境中,利用多时相平均冬季地表温度识别地热异常是一种高效且经济的方法。

热红外遥感技术在新疆和田地热资源调查中的应用

随着勘探技术不断发展,当前地热资源产业体系基本形成,地热资源得到广泛应用。可以利用遥感解译、地质调查、物探、化探等技术方法手段,查明重点研究区地层结构、构造、地热异常区的空间分布,分析地热形成的背景条件,圈定地热勘查靶区。利用热红外遥感技术可以快速、高效、大尺度地识别地表温度异常区。该方法不仅受地面条件限制小,且信息量大、检测精度高,探测高效、低成本的圈定地表温度异常靶区具有重要的指导意义。

基于多时相热红外遥感的全天候地表温度动态监测研究

为提高全天候地表温度动态监测的精度,提出基于多时相热红外遥感的全天候地表温度动态监测方法。采用多尺度小波分解,构建多时相热红外遥感成像模型,采集地表温度统计序列,根据采集结果,提取地表温度动态监测多时相热红外特征;结合图像融合滤波方法,进行图像降噪处理,并通过测度融合分解,获取图像灰度像素值,采用信息增强方法,对全天候地表温度红外遥感图像增强处理,在增强的视觉信息分布空间中,进行全天候地表温度动态监测。仿真结果表明,采用该方法进行多时相热红外遥感下的全天候地表温度动态监测的准确性较高,输出误差率能够保持在0.10%以下。该方法的最长监测时间仅为13 s,监测时间较短。

光照与阴影对无人机热红外遥感监测土壤含水率的影响

为探究作物冠层受阳光直射或阴影遮挡对无人机热红外遥感诊断作物水分胁迫、监测土壤含水率的影响,该研究以不同灌溉处理的夏玉米为研究对象,将热红外图像划分为光照冠层、阴影冠层、光照土壤、阴影土壤4个部分,分别提取光照温度与阴影温度后计算了11:00、13:00、15:00的冠气温差(冠层温度与大气温度之差,ΔT)、作物水分胁迫指数(crop water stress index,CWSI)、蒸发比(潜热通量与有效能量的比值,evaporative fraction,EF),并对比了3种指数在不同时刻使用光照温度(ΔT_(L)、CWSI_(L)、EF_(L))与阴影温度(ΔT_(S)、CWSI_(S)、EF_(S))后对土壤含水率的监测效果变化情况。结果表明:1)3种指数的监测效果会随时间发生变化,11:00与15:00时EF监测效果较好,13:00时CWSI监测效果较好,ΔT的监测效果较差但随时间波动最小;2)拔节期在区分光照温度与阴影温度后监测效果在11:00时提升幅度最大,EF、EF_(S)、EF_(L)的R^(2)分别为0.54、0.65、0.78,CWSI、CWSI_(S)、CWSI_(L)的R^(2)分别为0.47、0.64、0.70,抽雄期与灌浆期使用光照温度对监测效果提升不大,但使用阴影温度的指数监测效果有明显降低,在13:00时CWSIS较CWSI有最大降幅,R^(2)降幅分别为0.11、0.06;3)在拔节期与抽雄期使用11:00的EFL,在灌浆期使用13:00的CWSI能取得最好的土壤含水率监测效果,验证期预测土壤含水率的R2分别为0.75、0.75、0.89。该研究可以为无人机热红外监测土壤含水率提供参考。

基于无人机多光谱与热红外数据的冬小麦土壤水分反演

引入植被覆盖度会在一定程度上提高土壤水分反演模型的精度,但大多数研究均基于归一化植被指数NDVI估算植被覆盖度,未深入研究基于其他植被指数估算植被覆盖度对模型的影响。为此,以河南省驻马店市西平县人和乡冬小麦部分种植区域为实验区,基于分辨率高、机动性强的无人机平台搭载多光谱与热红外成像仪开展冬小麦覆盖地表的土壤水分反演研究,探究引入不同植被覆盖度参数后模型精度的变化,并弥补基于卫星遥感影像的土壤水分监测分辨率低、时效性差的不足。基于随机森林算法,将温度植被干旱指数TVDI、垂直干旱指数PDI两种干旱指数分别与7种植被指数估算的植被覆盖度参数耦合搭建土壤水分反演模型,并根据最优模型的反演结果对实验区的土壤水分空间分布情况进行分析。同时,建立耦合TVDI与PDI指数、不引入植被覆盖度的土壤水分反演模型TP模型为对照组。结果表明:在0~10 cm和>10~20 cm深度时,TP模型的决定系数R^(2)分别为0.606、0.670,均方根误差RMSE分别为0.045、0.041。7种引入植被覆盖度的模型精度较TP模型精度均有一定程度的提升,其中最优模型TPOSAVI的R^(2)较TP模型分别提高0.143、0.158,RMSE分别降低0.7百分点、0.8百分点。基于干旱指数引入植被覆盖度能够提高模型精度,且不同植被覆盖度参数对模型精度的提升程度有差异。

阿勒泰地区地热资源调查中遥感技术的应用

地热资源是一种可再生、环保的清洁能源资源,利用其可供产生电力资源、发展温泉旅游等,其分布广泛等优点而受到社会的广泛关注地热能是一种可再生的新型环保能源,也是一种特殊矿产资源,利用前景广阔。开发利用地热能对构建资源节约型和环境友好型社会、保障国家能源安全、改善我国现有能源结构、促进国家节能减排战略目标的实现具有非常重要的意义。新疆阿勒泰地热资源丰富,需要利用综合技术方法开展地热调查。利用热红外遥感技术可以快速、高效、大尺度地识别地表温度异常区的特点,在阿勒泰地区开展靶区预测,研究阿勒泰地区内地热资源的分布情况和开发利用潜力,对探寻更加高效、低成本的圈定地热资源富含区的定位技术具有重要的指导意义,并为后续钻探工作及资源开发提供有力的理论支撑。

2023年积石山6.2级地震热红外异常研究

应用卫星遥感数据,采用相对功率谱法和均线差值振幅增强比法,提取甘肃积石山6.2级地震前的热红外信息。结果表明,震前存在显著的热红外异常现象。相对功率谱法提取到的热红外异常现象分为两个阶段:(1)在2023年10月以托莱山断裂和冷龙岭断裂交汇处为核心区,出现了沿北东向展布的热红外异常(功率谱最高值超过8);(2)在2023年11月,冷龙岭断裂和金强河断裂交汇处至日月山断裂和拉脊山断裂交汇处出现了较弱的热红外异常(功率谱最高值不到7),异常的空间演化逐步向震中靠近。均线差值振幅增强比法的计算结果显示出背景性异常的特征,9月在祁连山中东至甘东南段出现了显著的长波辐射异常,两种热红外异常提取方法的结果起到了互相佐证的作用。

热红外遥感对马尾松林松材线虫病早期响应研究

松材线虫病由于传播速度快、致死率高等特点也被称“松树的癌症”,早期监测非常重要。基于Landsat 8 TIRS热红外遥感数据评估绿色攻击阶段的植被温度的异常变化,并探究其监测潜力。应用2018年江西省吉安市万安县的Landsat 8 TIRS遥感数据,通过单窗算法反演地表温度(LST)。以30个100 m×100 m样地的受害马尾松林的枯梢率为指标,分别开展5月(绿色阶段)、7月(绿色攻击阶段)及11月(红褐色-灰色阶段)3个不同月份的LST与枯梢率(SDR)的相关性分析。对比分析热红外和Sentinel-2光学数据在早期监测能力上的差异。结果表明,1)Landsat 8反演的地表温度LST分布合理,对虫害区域有响应;2)LST与枯梢率在5月(0.01<P<0.05)、7月(P<0.01)和11月(P<0.01)均有良好的相关性;联合光谱指数能够提升对SDR的反演结果精度。通过精度结果对比发现,NDVI与LST建立的模型精度最高;3)除NDVI(P<0.01)以外,光学光谱指数与枯梢率的关系在5月与7月不显著。经研究发现通过热红外遥感手段有可能实现对松材线虫病的早期环境变化监测,比光学波段预警时间可以提前约20 d。

基于局部气候分区的城市热舒适度遥感研究

为探究城市不同空间形态特征对于城市热舒适度的影响,借助卫星遥感、路网以及建筑数据,以局地气候分区(LCZ)为基本分析框架,融合地表温度遥感反演、改进温湿指数(MTHI)、层次分析以及GIS空间分布等方法,选取上海市中心城区为研究区,开展城市热舒适季节变化遥感研究。结果表明:(1)不同LCZ分区下的街道微气候地表温度数值有明显差异,密集型建筑区域温度波动小于开阔型;(2)LCZ类型在不同季节对MTHI的反映存在差异特征,过渡季MTHI数值明显低于夏季和冬季;(3)各LCZ类型在不同季节的相对舒适水平大有不同,三季综合看来密集低层建筑和开阔底层建筑为舒适度较高的两种类型,水体在冬季属于热舒适度较低类型。

热红外遥感对煤矸石山温度的反演研究

为探究利用热红外遥感反演的地表温度对煤矸石山识别情况,基于Landsat TM卫星遥感影像和研究区的气象数据、矢量数据等,采用单窗算法对研究区域的地表温度进行反演,并将反演出的地表温度异常区域与阳泉市实际煤矸石山分布情况做对比,验证利用反演结果识别煤矸石山的准确性。结果表明,阳泉矿区的高温异常区除了与煤矸石分布有关,也与矿区煤炭和工厂分布有关;利用反演结果提取的高温异常区可作为煤矸石山温度精准探测的参考,从而提升判断煤矸石山自燃位置的效率。

以SiO_2含量为辅助因子的ASTER热红外遥感硅化信息提取

硅化蚀变是岩石矿物蚀变中一种重要的矿化蚀变类型,与很多金矿的形成有着密切的关系,且硅化信息常作为野外重要的找矿标志.通过分析硅化蚀变矿物在先进星载热发射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)热红外波段的光谱特征,依据硅化作用与SiO2含量间的关系,选取了SiO2含量作为提取硅化信息的辅助因子,提出了ASTER热红外遥感硅化信息提取方法.以内蒙古二连浩特市北部地区为例,完成了该地区硅化信息提取工作.通过野外实地勘察验证,发现在39个野外实地硅化蚀变采样点中33个采样点在蚀变图像中得到验证,精度达到86.14%.

水体温度无人机热红外遥感监测研究——以辽河七星湿地为例

以辽河七星湿地内部分水域为研究区域,选用Flir T660热红外成像仪和大疆多旋翼无人机,搭建了热红外无人机遥感平台,获取了研究区域的热红外遥感数据,研究了用无人机获取的Flir热红外影像的处理和拼接方法,生成了监测区域的热红外温度分布图,分析了利用热红外遥感技术进行水体温度监测的可行性。

热红外遥感技术在钢铁去产能监测中的应用

为了解决以往人工实地监察督导方式对钢铁企业监测耗时耗力等问题,文章提出基于卫星热红外传感器发现高温异常区,将传统的遥感解译与热红外异常值监测相结合,选用第一季度3—5月准同步数据,结合已有钢铁企业范围和同期高分辨率影像等数据分析钢铁企业的热红外阈值,根据热红外阈值及热异常分布情况提取出疑似钢铁企业/“地条钢”企业;根据中高分辨率数字正射影像建立解译标志,套合已有钢铁企业和“地条钢”图斑,对异常区域进行判定;最后,将已有成果作为检验实验精度的依据,对监测成果进行检验,形成钢铁去产能监测对比结果,综合检测正确率为88.15%。研究结果显示,Landsat810.6~11.19μm热红外波段范围能够有效监测到钢铁企业高温异常,在未来热红外遥感热异常监测中可选取该范围波段。研究旨在为钢铁去产能监测探索更加广泛的数据源,从而为今后可能出现的数据瓶颈问题、应急监测问题等提供解决问题的思路与方法,为指导项目生产和钢铁去产能遥感监测提供一定的借鉴。

帕米尔东北缘ASTER多光谱热红外遥感数据的岩性信息提取(英文)

搭载于美国航空航天局(NASA)Tera卫星上的ASTER传感器具有从太空测量来自地球表面的多光谱热红外(TIR)辐射的能力.基于地球表面典型岩石类型的热红外光谱特征分析,我们建立了几种探测硅质岩、碳酸岩及硅酸盐岩中全岩SiO2含量的指数.我们将这些指数应用于帕米尔东北缘地区的 ASTER多光谱热红外图像数据,并将遥感解译分析结果与该区已发表的地质资料和野外调查结果进行比较结果表明,ASTER热红外遥感方法具有很大的应用潜力:它可以有效地提供整个帕米尔地区的主要地质信息.这是常规的地质调查方法无法完成的,因为该区的野外地质调查受到自然地理条件等因素的限制.

无人机热红外遥感技术对矿区煤火探测识别研究

提出了1套高效的卫星和无人机遥感煤火快速探测方法,以陕蒙交界煤炭资源开发强度最大的国能神东煤炭集团有限责任公司石圪台煤矿为研究区,采用卫星热红外大范围圈定煤火靶区,通过无人机高分辨率热红外和光学遥感精细探测煤火的具体位置和温度,并分析其存在的问题和提出改进措施。研究发现,利用卫星热红外遥感反演地表温度来进行煤火识别的准确性不够,因卫星数据分辨率较低,各种因素影响导致温度计算误差较大,反演温度普遍偏低,但能够将卫星反演数据作为研究靶区圈定的依据;无人机热红外探测地表分辨率达厘米级,可以准确探测煤火发生的具体位置、范围以及温度,获得了煤火燃烧顶点温度326.2℃,超过300℃的有9处,其他高温火区也符合矿区采掘和煤火发育规律;卫星和无人机结合的煤火探测模式充分发挥了各自的优势,能够做到高效、便捷、准确地识别煤火信息,结合多源数据的综合解译能够为小尺度矿区煤火探测形成一套完整的操作技术流程。

遥感-岩石力学(VIII)——论岩石破裂的热红外前兆

岩石破裂存在多种前兆,它是岩石力学和岩石工程中的一项重要研究内容。在总结多年遥感-岩石力学基础实验研究的基础上,对岩石破裂的热红外前兆进行了系统总结与分析,包括:前兆表现形式及其类型、前兆的时间及空间特征、前兆的机理等。研究表明:(1) 岩石破裂的热红外前兆有平均红外幅射温度-时间曲线异常和热像异常2种形式,分别反映前兆的时空特征;(2) 热像异常分为高温条带和低温条带两种类型,平均红外幅射温度-时间曲线异常分为降温、升温加速和降温转升3种类型;(3) 前兆出现在岩石载荷峰前s = (0.77～0.87)sp 的应力区间内,与微破裂带的形成密切相关;(4) 高围压和压性强的剪性破裂出现前兆的几率要大于低围压和压性弱的剪性破裂,而随着破裂向纯剪过渡,前兆出现的几率降低,且前兆发生的时间越接近岩石破裂时刻;(5) 岩石破裂热红外前兆机理是岩石热弹和摩擦热效应的综合。

遥感-岩石力学(I)——非连续组合断层破裂的热红外辐射规律及其构造地震前兆意义

以构造地震孕震机制之一即非连续组合断层破裂发震为模拟对象,利用双轴加载实验系统和红外热像仪,对雁列和同线非连通这两种非连续组合断层在双轴加载破裂失稳过程中的红外辐射特征进行了模拟实验研究。研究表明:双轴加载过程中岩石表面红外辐射温度的变化对应岩石应力变化,具有阶段性规律,包括初始、弹性、应力闭锁、解锁和屈服破裂5个阶段。自弹性阶段开始至解锁阶段,岩石表面的平均红外辐射温度(AIRT)的动态曲线表现为“上升-下降-再上升”的演变特征;而断层雁列区和非连通区在解锁阶段其热像出现高温异常条带,非连通区的高温异常条带还具有“增强-减弱(平静)-再增强”的演变特征。其地震前兆的时空意义为:(1)构造地震活动区卫星遥感AIRT的上升趋势可作为地震中期预警指标;(2)热像局部正异常条带预示未来震源位置;(3)AIRT下降与热像局部热异常条带的减弱(平静)一起,可作为构造地震的短临前兆。