遥感方法在宁武煤田煤火识别中的应用

煤火燃烧会对周围地区的环境、经济和安全造成严重影响,准确识别煤田自燃引起的火区范围对于监测与治理煤火具有重要意义。相关学者分别通过提取地表热异常或地表形变信息来识别煤火范围,但由于方法及手段单一,而引起煤火发生因素众多,导致试验结果不够准确。为提高煤火识别准确性,通过实际应用研究,利用融合卫星热红外技术与雷达技术的煤火识别方法,应用于山西省宁武煤田的火区识别。首先采用ASTER–TES(Temperature-Emissivity Separation)算法对ASTER夜间热红外数据进行地表温度反演,同时利用SBAS–InSAR(Small Baseline Subset InSAR)技术对Sentinel-1数据进行地表沉降信息反演,然后通过阈值分割法提取研究区域中的高温异常区域和沉降异常区域,进而融合处理,获得疑似煤田火区范围,最后利用测氡的实地勘测方法所确定的煤火范围对试验结果进行对比验证分析。结果显示:研究提出的方法对宁武煤田火区范围的识别准确率高达93.78%,较单一的温度反演方法与沉降异常方法提高43.29%和62.23%,但有部分火区未被识别,原因在于利用地表形变识别火区的阈值难以获取。结果表明:热红外技术与雷达技术协同识别方法能够有效克服单一识别方法的不足,显著提高煤火范围的识别精度,为准确圈定火区的治理范围提供有力参考,今后应深入研究地表形变探测火区的方法特性,从而获得更加全面准确的煤火范围。