长期以来,地震热红外异常的研究,尤其是基于卫星遥感的地震热红外异常研究一直受到地震界的高度关注。与此同时,卫星热红外地震监测手段的研发以及相关系统的建设也为我国地震相关部门所高度重视。然而,由于受到时间、地域以及各种外部因素的影响,地震热红外异常的现象在个例之间存在很大程度的差异性,数据关系中存在大量的随机因素,仅仅进行一些个例研究很难避免偏差。因此,必须对大规模的、连续的历史数据进行时间、空间综合统计分析和相关性研究,才能提取出普遍性的规律。但是,由于缺乏面向地震专业的、大规模的卫星数据处理系统以及相应的海量数据仓库,这方面研究工作受到了严重制约。为了更好地开展卫星热红外监测和研究,必须获取大规模、连续的卫星热红外数据。为此,我们于2003年4月架设了NOAA/FY卫星接收系统。目前每天接收卫星数据量多达4G,每年将接收到1200G的原始数据。如果这些数据仅仅依靠人工值守进行接收、校正、备份、专题图生成等预处理,工作量巨大,很难保证卫星数据获取的及时性和可靠性。为了从根本上解决技术手段不足的问题,本文从卫星热红外数据准实时处理技术开发和地震异常监测手段研究这两方面的需求出发,开展了以大规模、自动化卫星数据处理系统开发和数据仓库建设为基础,以时间、空间综合统计分析为突破点的地震热红外异常检测方法研究。本文通过卫星数据处理的方法研究、改进和应用,解决了全自动去噪、去云、数据定标、数据订正、合成、编码和地理信息处理等一系列技术问题;在此基础上,从底层开始自主开发了卫星数据准实时自动处理系统,避免了大量的人工操作,获得了大量的、时间上不间断的、空间上覆盖全国的卫星热红外无云遥感影像库,以及相应的、经过适当设计的卫星影像信息库,组成了包含大量历史数据并且具有自动动态更新能力的数据仓库,积累了从2003年至今的数据。通过对多年数据的统计分析,得到了地表亮温的分布特征和变化规律,结果显示原始数据中的亮温变化较离散,有较强的随机性,但10日无云平均影像中提取的亮温变化极具规律性,具有良好的局部线性相关性和整体低阶相关性。在此基础上,提出了用于地表亮温异常检测的线性和二阶两种趋势偏移模型。该两种模型假设在正常情形下十日平均亮温在一定的时间段上的分布分别较好地满足线性和二阶趋势回归方程,同时包含正态分布的随机偏差;采用最小二乘法,利用分析点的前50天趋势预测值和分析点处的采样值的偏差量e作为亮温异常的表征值。在通常情况下,亮温旬值的时间分布有很好的线性或低阶非线性相关性,一个采样值不会偏离趋势线太远,即偏差e在通常情况下应为较小数值。如果亮温突然发生剧烈变化,就会使偏移量e显著增大,因此偏移量e可以作为动态异常的表征量,作为判断热红外异常区域的依据。