一种证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法

1.本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法。


背景技术：

2.我国地热资源储量大、污染小、成本低，是地球赋予人类的廉价能源。通常采用热红外遥感技术进行地热异常的探测，但是地热异常的产生是受多方面因素影响的，对于一些研究区域较大，区域内属于中低温的地热来说，仅仅使用“均值 1*标准差”或“均值 2*标准差”全局阈值方法或者结合地质构造等特征提取温度异常，可能会忽略掉一些局部相对较高的异常，并且会受到地表起伏等因素的影响，产生许多虚假异常，使探测结果不准确。
3.因此，有必要提供一种新的证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法解决上述技术问题。


技术实现要素：

4.本发明解决的技术问题是提供一种可以有效减少由于局部和地表起伏等因素造成的虚假提取、提高地热识别精度的证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法。
5.为解决上述技术问题，本发明供的证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法包括：步骤1：获取遥感影像并进行预处理，所述预处理包括辐射定标、大气校正、镶嵌和裁剪；步骤2：采用单窗算法反演地表温度，并结合mod11a1温度产品验证反演精度；步骤3：从全局、局部以及高程三个角度出发，分别使用全局阈值、局部分块阈值和高程分区阈值三种方法提取温度异常，并基于地质断裂构造缓冲区；步骤4：采用d-s证据理论方法融合步骤3中的四种证据理论元素，进而圈定地热异常的范围。
6.优选的，所述步骤2中，使用单窗算法反演地表温度信息，然后将landsat-8地表温度结果进行重采样，使其分辨率达到1km，结合同时期的mod11a1温度产品通过均匀布设采样点从定性和定量两个方面验证温度反演结果的精度；单窗算法反演公式如下：
[0007][0008]
c＝ετ，d＝(1-τ)[1 (1-ε)τ]
[0009]
其中ts为地表温度，t
sensor
为传感器上的亮度温度，ta为大气平均温度，ε为比辐射率，τ为大气透射率，a，b为常数。
[0010]
优选的，所述步骤3中，使用全局阈值方法提取温度异常时，全局阈值设置为t
th
＝m σ，m为均值，σ为标准差；
[0011]
使用局部分块方法提取温度异常时，将整个研究区域分割成大小一致的子块，然后使用阈值t
th
分别去提取每个子块中的温度异常。
[0012]
使用高程分区方法提取温度异常，将整个研究区域按照高程均匀分为不同的高程子区，然后针对不同的研究区域，考虑不同高程子区所占比例大小，通过统计对于区域内占
比80％以上的高程子区再进行进一步的均匀细化，提高结果的精度；进而使用阈值t
th
分别去提取每个高程子区的温度异常。
[0013]
优选的，所述步骤4中，当识别框架θ上有4个mass函数m1、m2、m3和m4，ds的合成规则公式如下：
[0014][0015][0016]
式中，k为归一化常数，表示各mass函数的合成符号，
·
表示相乘。
[0017]
在进行ds证据理论融合之前，首先也需要确定每个证据的基本概率分配；基于步骤3中全局、局部和高程三种方法提取的温度异常结果，将温度异常结果中温度最大值的概率设置为1，温度最小值的概率设置为0，按照线性拟合的方法获得每个像素的概率大小；对于基于断裂线构造的缓冲区，其概率定义为缓冲区内的概率为1，缓冲区外的概率为0；
[0018]
基于上述方法可以分别获得四种证据元素的基本概率分布，然后采用ds证据理论融合公式将四个证据进行融合。进而圈定出地热异常的范围。
[0019]
与相关技术相比较，本发明供的证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法具有如下有益效果：
[0020]
(1)本发明通过mod11a1温度产品从定性和定量两个方面验证了地表温度反演结果的精度，可以被用来探测地热异常。
[0021]
(2)本发明综合考虑了全局、局部以及高程三个角度，分别使用全局阈值、局部分块阈值和高程分区阈值三种方法提取温度异常，减少了由于局部和地表起伏对温度变化的影响以及使用单一算法导致的虚假提取，提高了探测结果的精度。
[0022]
(3)在区域内地质断裂的基础上构造缓冲区，采用d-s证据理论方法融合四种证据理论元素，进而圈定出地热异常的范围，为后续的地热开采和利用提供了参考价值。
附图说明
[0023]
图1是本发明的方法流程图；
[0024]
图2是采样点示意图；
[0025]
图3是线性拟合示意图；
[0026]
图4是多视角方法提取和ds融合结果：(a)全局阈值；(b)局部分块；(c)高程分区；(d)ds融合；
[0027]
图5是地热异常圈定结果；
[0028]
图6是局部地热放大图；
[0029]
图7是本发明的方法步骤图。
具体实施方式
[0030]
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
[0031]
请结合参阅图1、图2、图3、图4、图5、图6和图7，其中，图1是本发明的方法流程图；
图2是采样点示意图；图3是线性拟合示意图；图4是多视角方法提取和ds融合结果；图5是地热异常圈定结果；图6是局部地热放大图；图7是本发明的方法步骤图。证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法包括：步骤1：获取影像和影像预处理。已知太阳的热效应会影响到地表温度的观测，为了减少太阳辐射的影响，通常选取冬季的遥感影像进行地热异常探测，首先获取一幅某区域冬季landsat-8遥感影像并进行辐射定标、大气校正、图像镶嵌和裁剪。
[0032]
步骤2：地表温度反演。采用单窗算法反演地表温度，然后将landsat-8反演后的温度进行重采样，使其分辨率达到1km，结合同时期的mod11a1温度产品分别从空间温度分布上定性分析和通过均匀布设采样点定量分析二者之间的关系来验证温度反演结果的精度，其中定性分析是通过观察landsat-8反演温度结果和mod11a1温度产品的空间分布，两者的高低温分布是一致的。定量是通过均匀布设采样点，统计二者在各采样点的温度，其差异小于1.2摄氏度，相关系数为0.82。。单窗算法反演温度的公式如下：
[0033][0034]
c＝ετ，d＝(1-τ)[1 (1-ε)τ]
[0035]
其中ts为地表温度，t
sensor
为传感器上的亮度温度，ta为大气平均温度，ε为比辐射率，τ为大气透射率，a，b为常数，0～70℃时，a＝-67.355351，b＝0.45860。
[0036]
本实施例，定性来看，landsat-8反演温度和mod11a1温度产品在空间分布上几乎是一致的，都表现为西南部温度较高，北部和东南部温度较低。定量来看，图2是在研究区域内均匀布设的485个采样点，分别提取二者图像中采样点的温度，并绘制散点图，图3是采用线性拟合的方法来比较反演的温度结果与mod11a1温度产品之间的关系，其差异小于1.2℃，相关性系数为0.82，两者的相关性较高。所以本次基于landsat-8遥感影像反演的地表温度满足精度要求，可以进行地热异常的探测。
[0037]
步骤3：多视角提取温度异常。从全局、局部以及高程三个视角分别使用全局阈值、局部分块和高程分区三种方法提取温度异常区。
[0038]
(1)全局阈值。使用全局阈值方法提取温度异常时，全局阈值设置为t
th
＝m σ，m为均值，σ为标准差。
[0039]
(2)局部分块。使用局部分块方法提取温度异常时，由于仅使用单一的全局阈值方法探测地热可能会忽略掉一个大范围研究区域中局部的温度异常，因此使用分块的思想，将整个研究区域平均分割成大小一致的子块，然后使用t
th
作为阈值分别去提取每个子块中的温度异常。
[0040]
(3)高程分区。对于一些地表起伏较大的区域，提取地热异常时就需要考虑高程对温度变化的影响。将整个研究区域按照高程均匀分为不同的高程子区，然后针对不同的研究区域，考虑不同高程子区所占比例大小，通过统计对于区域内占比80％以上的高程子区再进行进一步的均匀细化，提高结果的精度。进而使用阈值t
th
分别去提取每个高程子区的温度异常。
[0041]
本实施例在局部分块中，已知研究区域的大小为5742x4488，将整个区域分为了9行8列共72块小区域，每块中包含638x561个像素。在高程分区中，已知某区域高程变化是-13.2m～1078.2m，平均高程为27m，变化范围较大，所以考虑地表起伏对温度变化的影响是
非常必要的。首先以100m为间隔，分为12个高程子区(≤0,(0,100],(100,200],
…
,(900,1000],》1000)。但是通过统计可知(0,100]的高程子区所占的面积为研究区总面积的83.27％，占据了整个研究区域的绝大部分，超过了80％，所以进一步将(0,100]的高程子区以20m为间隔进一步划分为5个子区((0,20],(20,40],
…
,(80,100])，即将整个研究区域共分为了16个高程子区。然后以“均值 标准差”作为每个子块和每个高程子区的阈值去提取温度异常。
[0042]
步骤4：构造缓冲区。
[0043]
已知地热总是以地热源通过活动断层向地面传输的，区域内断层的分布是研究地热分布、判定真伪地热异常集中区的重要因素。根据距离断裂线越近地热存在的可能性就越大，本发明根据区域内的断裂构造结果，制作距离为1km的缓冲区，作为d-s证据理论融合的元素。
[0044]
步骤5：d-s证据理论融合，圈定地热异常。
[0045]
将全局阈值、局部分块阈值和高程分区阈值三种方法提取的温度异常结果以及根据地质断裂构造的缓冲区，作为四种证据元素，然后采用d-s证据理论融合圈定了地热范围11处，结果分别如图4、图5和图6所示。某区域地热异常范围、地热水的赋存空间严格受ne、nw向断裂构造控制，所圈定的11处地热，其温度异常都是位于缓冲区内较集中的区域，并且沿断裂线和断裂交叉处分布，这也说明了地热分布与断裂构造之间有着紧密的联系。
[0046]
步骤6：验证地热异常结果。
[0047]
结合某区域已知的地热田、地热井来验证。已探明的某区域中的两处地热田分别位于所圈定结果中的区域3和区域6范围内，主要受北西向和北东向断裂控制。区域中已知的地热井位于所圈定结果中的区域11范围内，此处的断裂构造为“田”字形，温度异常主要分布在断裂线内和断裂交叉处，其构造主要为北东向的次生断裂。因此，采用本发明提出方法可以探测到这些已知地热田、地热井的异常，证明了方法的可靠性。其他八处地热范围是根据本文提出方法并结合地质构造、已知地热田、地热井圈定的潜在地热区，具有一定的合理性。
[0048]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。