乐应波， 陈福春， 陈桂林

1. 中国科学院上海技术物理研究所 红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083;

2. 中国科学院大学, 北京 100049

1 引 言

20 世纪80 年代，苏联学者分析热红外图像发现了震前热红外辐射异常（Gornyi 等，1988）。国内外学者对此进行了大量研究，包括机理研究、特征分析和算法等（申旭辉 等，2018）。强祖基等（1997）和Qiang 等（1998）提出了震前温度异常升高机理的初步模型：在高应力作用下，沿地震断裂带释放CH4、CO2和带电粒子进入大气，在太阳辐射和电场激发的作用下大气温度升高。这就是震前红外异常的理论模型。

随着卫星遥感技术和现代信息技术的发展，海量的热红外遥感数据和先进的信号处理方法被应用于提取震前红外异常信号（Bellaoui 等，2017；Jiao 等，2018；荆凤 等，2018；Ouzounov 等，2006；屈春燕 等，2006；张元生 等，2004）。目前，常用于地震红外遥感研究的数据主要来自美国发射的NOAA 系列卫星 （Ouzounov 等，2007）、EOS 系列卫星（Zoran 等，2014）和中国发射的风云系列气象卫星（Yao 和Qiang，2012）。静止轨道卫星可以大范围地连续观测地表和大气参数，在时间和空间上更具有可比性（Bormann 等，2003；Turk 等，2000）。Choudhury 等（2006）利用NOAA-AVHRR数据对伊朗的几次地震进行研究，发现该地区震前普遍存在大幅度的红外增温。

受到季节变化、天气条件、地质活动和人类活动的共同影响，无法直接观测到地质活动引起的红外增温，可靠的异常识别和分析算法至关重要（Shen 等，2013；Rivera 等，2012）。常见的震前红外异常提取算法包括RST （Robust Satellite Techniques） 算法（Tramutoli 等，2013）、四分位法、小波变换法、卡尔曼滤波法（Saradjian 和Akhoondzadeh，2011）、自回归整合移动平均法、人工神经网络和支持向量机（Akhoondzade，2013）和一些集成算法（Akhoondzade，2014）等。……