乌达煤矿煤火温度反演算法比较与地表特征关联研究

本研究论文《基于DEM的煤火自燃温度反演算法研究》由中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室的谭琨、廖志宏和南京大学地理信息科学系的杜培军合作完成，发表于2014年煤炭学报增刊1。研究的主要目标是深入探究乌达煤矿煤火特征的分布及其变化情况，针对这一问题，作者采用了三种不同的遥感反演温度算法：单窗算法、单通道算法以及Artis算法。 这些算法被用来提取2005年乌达煤田火区的温度数据，通过与地面实测煤火矢量图进行对比分析，发现提取的温度异常区域与直接使用星上亮度温度图的结果有显著关联。其中，Artis算法的重叠度相对较低，而单窗算法和单通道算法的重叠度相近，星上亮度温度直接提取的重叠度最高。这表明不同算法对于温度异常的识别精度存在差异。 进一步的研究还揭示了乌达煤矿北部的高温异常和中部的低温异常与地表覆盖类型和地形变化有着密切的关系。特别是在南部受到较小干扰的区域，算法提取的温度数据与实际测量区域的重叠度高达60%以上，显示出较高的准确性。通过对11号煤火区的长期（2005年至2012年）研究，论文发现2005至2010年间煤火温度异常的范围呈现波动变化，而在2010年后，火区范围明显缩小，煤火得到了一定程度的控制，并未出现明显的反复燃烧现象。 这项工作的重要意义在于它提供了一种基于数字高程模型(DEM)的煤火自燃温度反演技术，这对于监测和管理煤田火灾具有实际应用价值。通过结合遥感技术和DEM，研究人员能够更准确地追踪和预测火势动态，从而有助于制定更有效的灭火和预防策略。同时，论文的研究方法和结果也为其他类似地质环境下的火灾监测提供了参考。本文的关键词包括数字高程模型、温度反演、乌达煤田火区以及遥感技术，其研究被归类为TD752.2，获得了2013年国家自然科学基金项目的资助。