地下煤火遙感自動(dòng)提取方法與融合技術(shù)研究——以?xún)?nèi)蒙古烏達(dá)煤田為例.pdf

1、煤田火災(zāi)不但浪費(fèi)了寶貴的煤炭資源,而且引起了環(huán)境污染與人居安全等眾多問(wèn)題。因此,煤火問(wèn)題必須立即加以研究并解決。遙感技術(shù)由于其探測(cè)范圍廣和時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn),已經(jīng)成為煤火探測(cè)的主要方法之一。利用遙感技術(shù)提取煤火信息的方法主要分為閾值選取密度分割法、多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)法、RS-GIS綜合分析法以及多源遙感數(shù)據(jù)融合提取法等。
　　 本文選擇內(nèi)蒙古烏達(dá)煤田作為研究區(qū),在土地利用與地表覆蓋變化、地表溫度反演等研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)夜間熱紅外

2、數(shù)據(jù)使用熱異常信息自動(dòng)提取(TAE)算法進(jìn)行煤火信息提取,并通過(guò)算法改進(jìn)以提高原有算法的運(yùn)行效率；對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)特別是白天的熱紅外數(shù)據(jù),通過(guò)開(kāi)發(fā)的最高溫度提取融合算法(MTVSF)和熱異常信息自動(dòng)提取算法(TAE)進(jìn)行煤火監(jiān)測(cè)。主要結(jié)論和創(chuàng)新性成果如下：⑴通過(guò)改變像元成組方式的方法,在不降低煤火信息提取精度的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了新的TAE算法,將原有TAE算法的運(yùn)行效率提高了1/3。當(dāng)遙感影像中有大面積連續(xù)熱異常區(qū)(如夜間圖像中的河流、湖泊等)

3、時(shí),算法提高的效率就越高。⑵基于準(zhǔn)同步獲取的MODIS和ETM+熱紅外波段數(shù)據(jù),開(kāi)發(fā)了最高溫度提取融合算法(MTVSF)?；谌诤虾髷?shù)據(jù)提取的熱異常信息對(duì)于探測(cè)地下煤火具有很高的潛力,總體提取精度達(dá)到60％以上。與單獨(dú)使用MODIS地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行熱異常信息提取結(jié)果相比,融合后數(shù)據(jù)可以細(xì)化地表的溫度分布,從而提高煤火信息的提取精度；與單獨(dú)使用ETM+地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行熱異常信息提取結(jié)果相比,融合數(shù)據(jù)將圖像的溫度信息平滑,縮小了背景與熱異常