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申请/专利权人：核工业北京地质研究院;中核坤华能源发展有限公司

摘要：本发明属于遥感热红外技术领域，具体公开一种基于Aster卫星数据地热异常区综合预测方法，该方法包括以下步骤：步骤1、进行研究区遥感数据预处理；步骤2、针对步骤1.2得到的ASTER遥感数据热红外波段进行地表温度反演；步骤3、针对上述步骤2中ASTER遥感数据热红外波段地表温度的反演结果进行统计与评价；步骤4、针对上述步骤1中ASTER遥感数据近红外至短波红外波段、热红外波段进行水热蚀变信息提取；步骤5、根据步骤2、步骤3及步骤4得到的地表温度、水热蚀变作为地热异常区的判定要素，综合预测地热异常区。本发明的方法能够通过对地表温度、水热蚀变的关联分析，结合水文调查资料，圈定真正的地热异常区。

主权项：1.一种基于Aster卫星数据地热异常区综合预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1、进行研究区遥感数据预处理；所述的步骤1具体包括以下步骤：步骤1.1、选择研究区遥感数据；所述的研究区地处西藏谷露地区，选择遥感数据首先考虑时相，同时考虑遥感地表温度反演以及遥感水热蚀变信息提取及夜间地表温度干扰性，所述的研究区遥感数据选择两景ASTER遥感数据，分别为一景只含热红外通道的数据，用于提取地表温度；另外一景含有可见光—短波红外——热红外通道的数据，用来提取水热蚀变信息；步骤1.2、针对上述步骤1.1中选择的研究区两景ASTER遥感数据进行预处理；所述的步骤1.2具体包括以下步骤：步骤1.2.1、针对上述步骤1.1中选择的ASTER遥感数据的热红外波段进行辐射定标；步骤1.2.2、针对上述步骤1.1中选择的ASTER遥感数据的可见光—短波红外波段进行辐射定标；步骤1.2.3、针对上述步骤1.2.2中辐射定标后的ASTER遥感数据可见光—短波红外波段去边框；所述的步骤1.2.3中分别对ASTER数据3波段、6波段和5波段、第7波段分别进行波段“与”运算，构建全边框掩模，应用掩摸方法，使数据覆盖范围完全一致；其全边框掩摸计算表达式如下：b3＞0=b3new（1）b6＞0=b6new（2）b3new+b6new=b1（3）b5＞0=b5new（4）b7＞0=b7new（5）b5new+b7new=b2（6）b1+b2=bmask（7）式中，b3、b5、b6、b7为ASTER数据3波段、5波段、6波段、7波段；b3new、b5new、b6new、b7new为ASTER数据新的3波段、5波段、6波段、7波段；b1、b2为东西向切边框数据、南北向切边框数据；bmask为全边框掩膜数据；步骤1.2.4、针对上述步骤1.2.1中辐射定标后的ASTER遥感数据热红外波段进行大气校正；步骤1.2.5、针对上述步骤1.2.3中去边框后的ASTER遥感数据可见光—短波红外波段进行大气校正；所述的步骤1.2.5中对去边框后的ASTER遥感数据可见光—短波红外波段进行大气校正时采用ENVI5.3软件进行参数设置，参重要数包括：传感器基本信息、大气模型、气溶胶模型、气溶胶反演方法、初始能见度，得到大气校正后的ASTER遥感数据可见光—短波红外波段影像；步骤2、针对步骤1.2得到的ASTER遥感数据热红外波段进行地表温度反演；所述的步骤2具体包括以下步骤：步骤2.1、温度比辐射率分离算法选择；步骤2.2、采用上述步骤2.1选择的温度比辐射率分离算法，针对步骤1.2.4得到的ASTER遥感数据热红外波段进行地表温度反演；步骤3、针对上述步骤2中ASTER遥感数据热红外波段地表温度的反演结果进行统计与评价；所述的步骤3具体包括以下步骤：步骤3.1、针对上述步骤2.2中ASTER遥感数据热红外波段地表温度的反演结果进行统计，得到ASTER遥感数据热红外波段参考通道法反演的谷露地区地表温度统计结果；步骤3.2、针对上述步骤3.1中得到的ASTER遥感数据热红外波段参考通道法反演的谷露地区地表温度统计结果，进行误差分析与精度评价；所述的步骤3.2的具体步骤如下：步骤3.1中的参考通道反演方法是基于均匀同温像元，同时，大气影响、比辐射率、遥感仪器本身的性能都对反演精度产生影响；在理论误差分析的基础上，步骤3.2通过计算亮度温度与步骤3.1得到的反演结果进行对比分析来评价反演精度；根据各波段亮温与步骤3.1得到的参考通道法反演地表温度的统计结果，参考通道法反演的地表温度均值与Band10—Band14通道的亮度温度均值误差分别为：0.19ºC、0.155ºC、0.115ºC、0.15ºC和0.145ºC，谷露地区2020年8月25日气象站实测温度为3-20ºC，夜间温度为2—5ºC；步骤4、针对上述步骤1.2中ASTER遥感数据近红外至短波红外波段、热红外波段进行水热蚀变信息提取；所述的步骤4具体包括以下步骤：步骤4.1、针对上述步骤1.2.5中的ASTER遥感数据近红外至短波红外波段，进行ASTER遥感数据近红外至短波红外铁染、羟基、碳酸盐蚀变信息提取；步骤4.2、针对上述步骤1.2.4中的ASTER遥感数据热红外波段，进行ASTER遥感数据热红外遥感硅化信息提取；步骤5、根据步骤2、步骤3及步骤4得到的地表温度、水热蚀变作为地热异常区的判定要素，综合预测地热异常区；所述的步骤5具体包括以下步骤：步骤5.1、根据步骤2、步骤3及步骤4得到的地表温度、水热蚀变作为地热异常区的判定要素，进行地热异常区判定要素选择，探寻它们与地热资源赋存之间的关联关系；步骤5.2、根据步骤5.1中确定的地表温度、水热蚀变作的判定要素，进行地热异常区判定原则；判定一个地区的地热异常，就是将非异常区和伪异常区分辨出来，从而得到真正的异常区；根据步骤5.1中的水热蚀变、地表温度判定因子，步骤5.2中的具体判定方法如下：根据步骤3.1中地表温度等级结果划分的较高温度区，排除水系、道路、假蚀变对地面温度异常的影响，通过对研究区地表温度的空间分布情况与水热蚀变信息的关联分析，将地表温度异常图与水热蚀变信息分布图进行叠加，结合水文调查资料和实地勘探数据综合预测，初步认为重叠部分为地热异常区；步骤5.3、根据步骤5.2中得到的地热异常区判定原则，进行地热异常区综合预测；所述的步骤5.3的具体步骤如下：根据步骤5.2得到的地热异常区判定原则，地面温度为5.37~8.1℃的区域划分为较高温度区，谷露地区水热蚀变主要以硅化为主，经野外实地验证排除了地形、地貌引起的假蚀变—碳酸盐化蚀变，其地表对应的都是冲积扇；排除了水系、道路对地面温度影响的假异常，将较高温度区异常图与硅化信息分布图进行叠加，采用数据驱动+知识驱动建立了地表温度为5.37~8.1℃的区域与硅化信息重叠部分为谷露地区综合热和蚀变的遥感综合解译标志，圈定了谷露地区1处真正的地热异常区。

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