【摘 要】
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红外遥感图像异常是一种重要的地震前兆，需要稳定且有效的提取算法才能发现地震前兆。然而，许多算法只是在少数地震中有验证，数据样本少，不能进行异常信号的统计分析。本文提出了一种方法，对中国及周边地区的红外遥感图像的功率谱异常信号进行统计，以评估算法的准确性和普适性。该方法还分析异常信号的幅度、空间范围和相关的地震信息，将时间和空间上连续的异常点视为一个样本，以计算不同参数条件下异常信号的阳性预测值和地
【机 构】
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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
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红外遥感图像异常是一种重要的地震前兆，需要稳定且有效的提取算法才能发现地震前兆。然而，许多算法只是在少数地震中有验证，数据样本少，不能进行异常信号的统计分析。本文提出了一种方法，对中国及周边地区的红外遥感图像的功率谱异常信号进行统计，以评估算法的准确性和普适性。该方法还分析异常信号的幅度、空间范围和相关的地震信息，将时间和空间上连续的异常点视为一个样本，以计算不同参数条件下异常信号的阳性预测值和地震的真阳性率。本文提取了FY-2G卫星的红外遥感图像中的地震异常信号，并进行统计，得到20.37%的阳性预测值和65.96%的真阳性率。高幅度大范围的异常信号可以达到80%的阳性预测值。对于大于5.4级的地震，真阳性率可以达到81.82%。本文验证了功率谱相对变化法能在大部分地震前提取到红外遥感图像异常，该方法可以分析异常信号的特征和评估异常信号与地震的相关性，有利于算法的对比和改进。
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