基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的方法

本发明公开了一种基于深度学习提取地震前地表纯净微波辐射异常的方法，通过深度学习建立历史无震周期中地表温度、地表植被指数、地表土壤湿度、降雨量以及云总量等数据中多元参数与地表微波辐射之间的映射关系，进而在地震前目标日中利用上述映射关系计算非震参数影响下的微波辐射实际值，最后通过差分获取不包含非震影响的纯净地震微波辐射。本发明充分考虑了地震活动对于地表温度的潜在影响，建立了不易受地震影响的多元输入遥感参量与地表温度之间的映射关系，获取了目标日非震地表温度，进而据此获取了地表非震微波辐射及地震引起的纯净异常值；目标日多元非震参数信息得到充分考虑，而非仅考虑目标日地表微波辐射；保证了预测的合理性。