震前热红外相关性分析及异常特征提取

地表热异常的地震前兆信息已经被证实普遍存在，并被认为是一种有效的地震预报前兆信息。如何在海量数据中提取热红外相关变化规律，进而有效的发现热红外异常，已经成为解决热红外异常预报地震的最大瓶颈。本课题以震前热红外变化为主要研究对象，将山西地震带作为研究区域，研究针对多源数据集的热噪声消除方法、基于背景知识的热红外相关性分析方法、基于信息熵的热红外"异常"度量方法和基于信息熵的震前热红外异常提取方法，从而为实现震前热红外相关性分析及异常特征提取提供相应的核心支撑技术；为地震学专家实现高效的震前异常数据分析和地震预报提供相应的技术支持，同时，也为提高海量高维遥感数据挖掘方法的效率和质量，提供有效途径和手段。

本课题以震前热红外变化为主要研究对象，将山西地震带作为研究区域，针对多源数据集的热噪声消除方法、基于背景知识的热红外相关性分析方法、基于信息熵的热红外"异常"度量方法和基于信息熵的震前热红外异常提取方法进行前期研究，从而为深入研究震前热红外相关性分析及异常特征提取提供相应的理论基础。