乌达煤火遥感监测：ASTER影像与火区演变分析

"基于ASTER影像的乌达火区遥感监测研究" 本文主要探讨了内蒙古乌达煤矿火区的遥感监测方法及其应用，利用ASTER遥感影像的热红外波段数据，结合TES算法和自适应梯度阈值法对火区进行识别和分析。ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）是搭载在地球观测卫星上的高分辨率光谱成像仪，能够提供多光谱和热红外数据，适用于地表温度反演和火区监测。 遥感监测在煤火治理中起到了至关重要的作用。作者选取了灭火前、中、后以及灭火监测期的ASTER热红外波段数据，通过TES（Thermal Emission Spectrometer）算法来反演矿区的地表温度，这种方法能精确测量地表温度，从而识别出火区。TES算法是一种基于辐射传输模型的反演技术，可以有效地处理地表温度和发射率的分离问题。 接下来，文章采用自适应梯度阈值法对火区进行提取。这是一种图像分割技术，可以根据图像局部特性动态调整阈值，从而提高火区边界识别的准确性。通过对2008年提取的火区与2009年航空参考火区进行对比，两者重合度达到71.4%，证明了该方法的有效性。 通过对2008年至2015年期间的火区演变情况进行分析，研究人员发现2008至2013年间火区面积显著减少2.5平方公里，火区分布由集中转向零星，这表明这段时间内的煤火治理取得了显著成效。然而，2013至2015年间，火区面积又增加了0.3平方公里，且由离散状态转为集中分布，揭示了火区可能存在的复燃趋势。这种复燃现象警示我们，尽管已取得一定成果，但火区治理工作仍不能松懈，未来需要加大治理力度以控制火区的规模。 关键词：ASTER；煤火；遥感监测；TES算法；自适应梯度阈值法 这篇研究论文不仅展示了遥感技术在煤火监测中的应用，还提供了关于煤火治理效果评估的方法。通过这些技术手段，可以实时监控火区的变化，为决策者提供科学依据，以便制定更有效的煤火防控策略。此外，该研究对于其他类似地区的火区监测也具有一定的参考价值。