地震是地球上所有自然灾害中给人类社会造成损失最大的一种地质灾害，一直以来地震的预测预报都是各国学者研究的热点和重点。众所周知，地震发生前普遍存在热红外辐射异常现象，而今这一现象己成为评估区域发震危险性的重要指标之一。然而，地表热辐射是太阳辐射、大气辐射和地下热传导共同作用的结果，事实上后者在数量级上远远小于前两者，因此从地表热辐射中识别构造热异常是一项极具挑战且充满争议的研究。　　本文利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)地表温度数据(MOD11A2)，按照数据预处理、可行性分析、异常提取和发震信号识别等流程对青藏块区的构造活动及孕震过程进行探讨和分析，证明了基于热红外遥感捕获发震信号的可能性，同时为识别发震危险区提供一定的技术参照。　　首先，为解决因大气水汽影响造成的地表温度数据时空不连续问题，本文提出了基于被动微波遥感和时空域联合分析的云下像元地表温度反演算法，该算法通过更精确的地物分类和时间序列滤波实现了对经典多通道统计模型的改进，反演精度提高76个百分点。　　然后，为证明基于热红外遥感预警地震的可行性，本文以汶川地震为例，采用经典RST算法及其改进算法（年趋势RST算法）提取该地震的临震热异常，并建立了异常方向、异常强度和异常距离指数三个统计指标，分别从时、空、强不同角度分析热异常与构造活动的相关性。结果证明，改进后的算法提取的热异常在时间和空间上都表现出明显的地震相关性。　　最后，为进一步提取构造热信息、识别发震信号，本文从传热机制和信息分解两个角度做了探索，分别选择了用于度量地上热源与地下热源相位差的透热指数以及在一定程度上去除了太阳、大气和人类活动影响的原地温度作为研究对象，分析二者与地震的关系。结果表明，两个指标都能有效地突出构造热异常，具有较好的发震指示性，可根据二者的时间序列波动及增温异常时空分布特征识别潜在发震危险区。