Los datos TM y ETM de las series Landsat de EE. UU. utilizados para la detección de incendios de carbón tienen las ventajas de una resolución moderada, información rica, la información en cada banda puede complementarse entre sí, un área de cobertura grande y una fuerte periodicidad para los cuales son adecuados; Área grande Imágenes básicas para el estudio interno de incendios de carbón subterráneos y la detección dinámica. Los datos ASTER tienen características multibanda en infrarrojo de onda corta e infrarrojo térmico. Actualmente, hay relativamente poco trabajo en la detección de incendios de carbón y tiene cierto potencial de aplicación.
(1) Método de extracción de anomalías térmicas basado en datos ASTER
1. Características y aplicaciones de los datos ASTER
Radiómetro espacial avanzado de emisión y reflexión térmica ( The Advanced El radiómetro de reflexión y emisión térmica espacial (ASTER) es el resultado de una colaboración entre el Ministerio de Industria y Comercio Internacional (MITI) de Japón y la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) de los Estados Unidos. La Tabla 3.2.1 enumera brevemente las características de rendimiento de ASTER, que incluye principalmente tres sistemas ópticos independientes: radiómetro visible e infrarrojo cercano (visible e infrarrojo cercano, denominado VNIR), radiómetro infrarrojo de onda corta (infrarrojo de onda corta, denominado SWIR). ) e Infrarrojo Térmico (TIR). Dado que el subsistema VNIR tiene un segmento de espectro de observación hacia atrás 3B para observación estéreo a lo largo de órbita y un sistema de observación estéreo lateral para observación de múltiples órbitas, el sistema ASTER tiene la capacidad de realizar mediciones estereoscópicas de la Tierra. Como sensor multiespectral de alta resolución, se puede utilizar principalmente en campos como glaciología, vulcanología, geología, hidrología, agricultura, cambios urbanos, desastres naturales, cambio climático y DEM.
2. Adquisición de fuentes de datos
Para realizar investigaciones de detección de incendios de carbón, se procesaron los datos del ASTER?2B mediante corrección atmosférica y separación de emisividad durante el día 7 de agosto de 2004. utilizado y datos ASTER?1B en la noche del 15 de agosto de 2004. Al mismo tiempo, los datos de QuickBird de julio de 2004 también fueron seleccionados como fuente de datos para análisis compuestos con información de anomalías térmicas.
Tabla 3-2-1 Parámetros básicos de rendimiento de ASTER
3. Preprocesamiento de datos
Los datos de ASTER y QuickBird son datos de Nivel 1B corregidos radiométrica y geométricamente, con coordenadas geográficas. Su modo de proyección es UTM, Zona 48 Norte, y su datum es WGS?84. Los datos de ASTER?2B son datos de emisividad de superficie, datos de temperatura de superficie y datos de emisividad de superficie corregidos atmosféricamente. Debido a la baja resolución espacial de ASTER, los píxeles se amplían mediante interpolación bilineal para que tengan la misma resolución espacial que los datos de QuickBird. Luego utilice directamente la información de coordenadas geográficas del píxel para procesar y analizar diferentes tipos de datos.
4. Características de la imagen de banda térmica ASTER en el área de incendio de carbón.
La Figura 3?2?1 (a) y (b) son imágenes de banda térmica infrarroja ASTER de Wuda Coalfield durante el día. y noche. La Figura 3?2?2(a) es la imagen de emisividad de la superficie después de la corrección atmosférica de los datos de infrarrojos térmicos ASTER. La Figura 3?2?2(b) son los datos de la banda de infrarrojos térmicos después de la corrección atmosférica y el cálculo de separación del coeficiente de emisividad. Imagen del coeficiente de temperatura. La Figura 3?2?2(c) es la imagen de emisividad de la superficie obtenida mediante corrección atmosférica y cálculo de separación del coeficiente de emisividad-temperatura de los datos de la banda infrarroja térmica. Las áreas de alto brillo en las imágenes de banda térmica infrarroja del área del incendio de carbón de Wuda durante el día muestran principalmente estratos que contienen carbón; en las imágenes de banda térmica nocturna, las áreas de tono blanco de alto brillo se distribuyen en un área grande; las capas no están separadas. Todo el yacimiento de carbón de Wuda está en blanco y la radiación de calor en partes del desierto de Gobi y los desiertos también es relativamente fuerte.
Figura 3-2-1 Imágenes de banda térmica del área de estudio en diferentes fases
Figura 3-2-2 Datos de imagen a nivel ASTER-2B del área de estudio
5. Corrección de emisividad de la imagen de la banda térmica nocturna
La corrección de emisividad de los datos de la banda térmica nocturna se realiza según la fórmula de inversión de temperatura de Planck. La fórmula de cálculo es la siguiente:
Subterráneo. Tecnología de detección geofísica y teledetección de combustión espontánea de vetas de carbón
Donde: λn es la longitud de onda central de la banda térmica ASTER; T es la temperatura; n es el número de banda térmica ASTER (1 ~ 5); la constante de Planck; k es la constante de Boltz Mann; c es la velocidad de la luz; C1=2πhc2; C2= hc/k; L=(DNn-1)Rn; ε es la emisividad; ?1B datos de banda térmica; Rn es el valor DN y los parámetros de corrección del coeficiente de radiancia espectral.
Las figuras 3?2?3 son imágenes obtenidas utilizando la fórmula de inversión de temperatura de Planck para corregir la emisividad de los datos originales de 1B durante la noche. Se puede ver en el efecto de visualización de la imagen que la información sobre el fuego de carbón de la imagen corregida es rica en capas, lo que resalta el rango de distribución y la dirección de las principales áreas del incendio. Al mismo tiempo, suprime la interferencia del desierto de Gobi en la información térmica. mejora el contraste de la información térmica en el área del incendio de carbón y es beneficioso para la identificación y extracción de anomalías térmicas en el carbón.
Figura 3-2-3 Efecto de comparación de imágenes nocturnas antes y después de la corrección de emisividad
6 Método de extracción de anomalías térmicas del carbón subterráneo
1) Mejora espectral. de información térmica Método
Método de mejora de banda única. El infrarrojo térmico ASTER tiene 5 bandas y cada banda tiene ciertas diferencias de respuesta a la temperatura de la superficie. Desde la perspectiva de la extracción de anomalías, cuanto mayor sea el rango dinámico, la relación señal-ruido y la desviación estándar del valor de brillo de la imagen, más rica será la capa térmica de la imagen y mayor será la claridad, más beneficioso será para las anomalías térmicas. extracción y clasificación.
Al calcular y comparar el rango dinámico del brillo de la imagen, la relación señal-ruido, la media y la desviación estándar de cada banda, se seleccionó la banda térmica B5 con una fuerte capacidad de detección de cambios de temperatura para mejorar la información térmica. tratamiento. La Figura 3?2?4(a) es la imagen original de la banda infrarroja térmica B5. El nivel de la imagen en escala de grises es débil y no se puede ver el cambio de intensidad de las características térmicas. Las Figuras 3?2?4(b)~(e) son comparaciones de los efectos de mejora de imágenes de la banda B5 a través de cuatro métodos de mejora de imágenes.
Se puede ver que los efectos de mejora de diferentes métodos son diferentes. Aunque el método de mejora lineal resalta anomalías térmicas de alto valor, el contraste con el fondo no es alto y el nivel de gris en el área del incendio de carbón es débil. La mejora gaussiana obviamente mejora las anomalías térmicas en el área del incendio y también refleja bien los cambios en la información térmica en el área del incendio y el fondo, con una buena sensación de estratificación; sin embargo, este método tiene un efecto de mejora en las franjas de imagen; La mejora de la ecualización del histograma hace que el área del incendio parezca blanca en general, con capas de información térmica deficientes y efectos de bandas obvios. La mejora de raíz cuadrada resalta la imagen binaria de la distribución de anomalías térmicas de alto valor y suprime la información de fondo.
B.Método de mejora multibanda. Las imágenes térmicas en diferentes bandas tienen diferentes respuestas térmicas a diferentes temperaturas. Es decir, cuando la temperatura del cuerpo negro aumenta, la respuesta térmica se desplazará hacia longitudes de onda más cortas. El método de análisis de componentes principales se basa en las características estadísticas de la imagen y se utiliza principalmente para la compresión de datos y el procesamiento de mejora de imágenes. El método de análisis de componentes principales se utiliza para transformar datos de banda térmica, que pueden comprimir información térmica de múltiples bandas y lograr la síntesis y mejora de la información térmica. Las Figuras 3?2?5 son las cinco imágenes de componentes principales generadas después de la transformación de componentes principales de la imagen de banda térmica en el área del incendio de carbón.
La imagen del primer componente principal resalta la radiación térmica de alto valor de los objetos terrestres, ocupa la mayor cantidad de información, tiene niveles de imagen ricos, gran cantidad de información, información de anomalías térmicas prominentes y tiene una imagen relativamente cercana. Correspondencia con zonas de fogones de carbón buena.
La imagen del segundo componente principal es relativamente sensible a la radiación térmica moderada de los objetos terrestres y tiene una buena correspondencia con los objetos terrestres de fondo en el área del incendio de carbón.
La imagen del tercer componente principal refleja la información de la radiación térmica del desierto de Gobi y también resalta las franjas de la imagen.
Figura 3-2-4 Comparación de los efectos de aplicación de diferentes métodos de mejora
Las imágenes del cuarto y quinto componente principal aparecen desordenadas, principalmente ruido, y no tienen significado práctico.
2) Método de extracción y clasificación de información térmica
①Segmentación y clasificación cuantitativa.
Para estandarizar la operación de extracción de anomalías térmicas y reducir la arbitrariedad subjetiva, primero se normaliza y mejora la imagen de la banda térmica. El valor medio (X) de la imagen de banda térmica representa el fondo regional, la desviación estándar σ se usa como escala y varias veces el valor σ se usan como umbral para determinar el nivel de extracción de cuantificación anormal. Al mismo tiempo, (X kσ) se utiliza para clasificar anomalías y clasificar niveles de intensidad de anomalías. Cuando el valor k es 1, la anomalía térmica extraída es una anomalía de primer nivel; cuando el valor k es 2, la anomalía térmica extraída es una anomalía de segundo nivel cuando el valor k es 3, la anomalía térmica extraída es un tercero; -anomalía de nivel. Las figuras 3?2?6 son diagramas de clasificación de anomalías térmicas en áreas de incendio de carbón. Este tipo de diagrama jerárquico puede reflejar intuitivamente las anomalías de alto valor en la imagen y el rango de variación de las anomalías bajo diferentes condiciones de umbral, y tiene las características de las especificaciones estándar; sin embargo, los límites de las anomalías se determinan en función de la media y la desviación estándar; de la imagen, y los diferentes niveles de anomalías no son naturales. La transición no es un reflejo del verdadero nivel de información térmica en la imagen.
②Método de segmentación cuantitativa de la tabla de búsqueda de colores. El método de la tabla de búsqueda de colores consiste en almacenar el mapeo generado de acuerdo con ciertas reglas en la tabla de búsqueda y hacer coincidir cada nivel de gris ubicado en el eje central del cilindro de color con un punto en el espacio de color, asignando así simplemente a cada nivel de gris Asignar un nivel de color para asignar una imagen monocromática a una imagen en color. Hay muchos modos de mapeo de colores disponibles en el software actual de procesamiento de imágenes de teledetección. La Figura 3?2?7 es un mapa de clasificación de información térmica obtenido mediante el método de tabla de búsqueda de colores. La imagen de clasificación de información térmica cambia continuamente a través de los tonos de diferentes colores, de modo que la información de cambio de escala de grises de la imagen térmica se puede reflejar sutilmente a través de la imagen. Efecto visual de color. En la figura, los límites de color de la información térmica cambian de forma natural. Con base en la relación correspondiente entre la distribución espacial de las anomalías térmicas y las áreas subterráneas de incendio de carbón, los niveles de distribución mutua y la información total de las anomalías térmicas de diferentes niveles de intensidad se pueden controlar cuantitativamente, lo que es beneficioso para la identificación y extracción de información sobre el incendio de carbón.
Figura 3-2-5 Imagen de transformación de componentes principales del infrarrojo térmico multibanda
Figura 3-2-6 Mapa de distribución de anomalías térmicas extraído cuantitativamente utilizando imágenes de banda térmica ASTER
Figura 3-2-7 El mapa de distribución de anomalías térmicas extraído cuantitativamente utilizando el método de tabla de búsqueda de colores
3) Método compuesto de información de anomalías térmicas
Figuras 3?2?8 son La imagen graduada de información térmica del área de estudio se usó para realizar la transformación IHS para mejorar los componentes H y S, y luego se usó la imagen de banda pancromática QuickBird para reemplazar el componente I y luego se realizó la transformación inversa para generar una imagen térmica compuesta. de la zona del incendio de carbón. En la figura, las anomalías térmicas detectadas remotamente se resaltan en la imagen de alta resolución espacial con un color rosa más llamativo. La profundidad del color rosa refleja la intensidad de las anomalías térmicas.
Figura 3-2-8 Imagen de anomalía térmica de Wuda Coalfield combinada con información QuickBird
7 Aplicación en la detección de incendios de carbón
1) Identificación de productos no carboníferos. de anomalías térmicas
Utilizando la información de alta resolución espacial de las imágenes QuickBird, se pueden identificar anomalías térmicas causadas por incendios no relacionados con el carbón y se pueden analizar los principales factores que causan anomalías térmicas no relacionadas con el carbón en Wuda Coalfield.
Quema de montón de ganga de carbón. Hay una gran cantidad de montones de gangas de carbón esparcidos en el yacimiento de carbón. Después de años de acumulación, los montones de gangas de carbón se encienden y se encienden espontáneamente. Las características de la imagen son puntos blancos en el fondo de la imagen del bloque negro, consulte la Figura 3?2?9. .
El campo de gangas está ardiendo. Dentro y fuera de la yacimiento de carbón, principalmente en las zonas del borde del carbón, la ganga se ha acumulado durante mucho tiempo para formar un campo de ganga de gran superficie. A menudo se quema de abajo hacia arriba y de adentro hacia afuera para formar un gran campo de combustión. La característica de la imagen es una estructura similar a una concha de color gris negruzco bordeada por arcos blancos; consulte las Figuras 3?2?10 y 3?2?14.
Figura 3-2-9 Imagen de combustión en pila de ganga de carbón
Figura 3-2-10 Imagen de combustión en campo de ganga de carbón
Figura 3-2- 11 Imagen de combustión de la montaña Ganga
Figura 3-2-12 Imagen de combustión de un campo de coque casero
Figura 3-2-13 Imagen térmica anormal de una planta de cal y una planta de fabricación de hierro
El área roja es el área de anomalía térmica
Figura 3-2-14 Imagen de anomalía térmica de una pila de ganga de carbón en llamas y una planta de coque
El área roja es el área de anomalía térmica
Arden montañas de ganga. La acumulación de desechos de las minas de carbón durante todo el año ha formado montañas de roca estéril de múltiples etapas, que están en estado de combustión durante todo el año.
Las características de la imagen son estructuras ovaladas y en forma de gota de área grande, círculos concéntricos compuestos de imágenes gris-negro, gris oscuro y azul-gris, con líneas finas radiales simétricas en ambos lados, consulte la Figura 3?2?11.
Quema en el campo de coquización local. La coquería autóctona es una hilera de pilas de hornos de coque circulares con un diámetro de 6 a 10 metros. La imagen se caracteriza por filas y montones de patrones en forma de círculo gris-negro, gris oscuro y gris-blanco, como se muestra en la Figura 3?2?12.
Las características de la imagen de las plantas de cal y las plantas de fundición de hierro son patrones rectangulares de color blanco grisáceo, consulte la Figura 3?2?13.
2) Análisis de la información sobre cambios en los incendios de carbón
① Comparar con datos conocidos del área de incendios para extraer información sobre el desarrollo y el estado de cambio de los incendios de carbón. Al superponerlo con el mapa de distribución del área de quema conocido (2003), se puede identificar y delinear el área de quema (Figura 3.2.15), se puede encontrar el desarrollo y el estado cambiante de los incendios de carbón (Figura 3.2.16) y el sistema de detección de incendios. Se pueden analizar las tendencias dinámicas en la zona.
Figura 3-2-15 Anomalías térmicas consistentes con el área del incendio conocida
Figura 3-2-16 Anomalías térmicas que reflejan el desarrollo y la información de cambio del área del incendio
El área roja es el área de anomalía térmica, la línea amarilla es el límite del área de anomalía térmica y la línea azul es el límite del área de incendio en el estudio del terreno en 2003
② Uso Combinación aeromagnética para extraer el estado de desarrollo de la combustión del fuego de carbón. Los datos aeromagnéticos y los datos de teledetección adquiridos casi simultáneamente (agosto de 2004) se seleccionaron para su procesamiento y análisis exhaustivo, y se descubrió que el estado de desarrollo de la combustión de carbón en el área de anomalías térmicas de teledetección se puede inferir combinando los datos de anomalías aeromagnéticas. .
En la Figura 3?2?17, el área de anomalía térmica de detección remota es de gran escala y es consistente con el rango de distribución y la dirección de extensión de la anomalía aeromagnética. La aparición de anomalías aeromagnéticas indica que esta zona es una zona de incendios a largo plazo y a gran escala. Los resultados de la investigación de campo en 2004 confirmaron que el área se encontraba en una etapa de incendio intenso, con una intensidad y alcance de incendio relativamente grandes. Una inspección de campo realizada en marzo de 2005 reveló que el área de anomalía térmica era un área de incendio extinto.
En la Figura 3?2?18, el área de anomalía térmica tiene un bajo grado de concordancia con la distribución de anomalías aeromagnéticas. En los puntos 18 y 19 en el área de anomalía térmica sin anomalías aeromagnéticas, las inspecciones de campo en marzo de 2005 revelaron puntos de ignición por combustión que no había puntos de ignición por combustión dentro de la anomalía aeromagnética; Con base en el análisis comparativo de los datos del área de incendio terrestre en 2003, se infiere que el área de anomalía aeromagnética corresponde al área de incendio muerto, mientras que el área de anomalía térmica corresponde al área de incendio nuevo con pequeña escala e intensidad de combustión.
Por lo tanto, analizando el tiempo de obtención de imágenes, el grado de concordancia y el alcance de las dos imágenes, y complementándolos con estudios terrestres, podemos extraer más información sobre la aparición y el desarrollo de los incendios de carbón.
3) Análisis de efectividad de la detección de incendios de carbón
Para áreas de anomalías térmicas sin comparación de datos conocidos, se pueden leer las coordenadas geográficas de la imagen, y el localizador GPS y la medición de temperatura por infrarrojos térmicos pueden ser utilizado El instrumento realiza inspecciones de campo in situ de áreas de anomalías térmicas. Esta vez, para evaluar la precisión de la detección de anomalías térmicas en incendios de carbón, después de eliminar las anomalías de interferencia obvias, finalmente se interpretaron 15 áreas de anomalías térmicas con un área mayor a 3 píxeles. Con base en las coordenadas geográficas de estos puntos límite de anomalías térmicas, se encontró la ubicación de campo del área anormal y finalmente se inspeccionaron 24 puntos de combustión de carbón en el área anormal en el terreno. Se registraron en detalle la distribución de fisuras, tipos de rocas quemadas, distribución de puntos de combustión e intensidad de quema, y características topográficas y geomorfológicas de cada punto. Los fenómenos de quema de vetas de carbón subterráneas se encontraron en 12 anomalías térmicas (Figura 3?2?19), 2. No se encontró combustión en anomalías térmicas (Figura 3?2?20).
Figura 3-2-17 El área donde las anomalías térmicas son consistentes con las anomalías aeromagnéticas
Figura 3-2-18 El área donde las anomalías térmicas son inconsistentes con las anomalías aeromagnéticas
La línea amarilla es el área de anomalía térmica de detección remota, las líneas verdes densas son los contornos de la anomalía aeromagnética, la línea negra es el límite del área del incendio del estudio terrestre de 2003 y los puntos rosados son los puntos de incendio en llamas. descubierto mediante inspección de campo
Figura 3-2-19 Se encontraron puntos de combustión dentro de la anomalía térmica
(4 píxeles)
Figura 3-2-20 No se encontraron puntos de incendio dentro de la anomalía térmica
(3 píxeles)
La línea roja es el área de anomalía térmica de detección remota, la línea negra es el límite del área del incendio desde el estudio terrestre en 2003, y los puntos rosados son los puntos de incendio encontrados en inspecciones de campo
Se ha verificado en el terreno que las áreas de anomalías térmicas con más de 3 píxeles extraídas utilizando datos ASTER tienen una tasa de coincidencia del 80% con fuegos de carbón. Las áreas de anomalías térmicas con un área de menos de 3 píxeles tienen una baja tasa de coincidencia con los incendios de carbón y tienen poco efecto en la detección de incendios de carbón.
(2) Método de extracción de anomalías térmicas basado en datos TM/ETM
1 Adquisición de datos
Seleccione Estados Unidos en dos períodos diferentes, 1997 y 2002. Las imágenes de teledetección infrarroja térmica Landsat se utilizan como fuente de información básica, mientras que se hace referencia a imágenes de teledetección multiespectrales y datos básicos relacionados con los incendios de carbón en el área. Los datos utilizados en la investigación de métodos se muestran en la Tabla 3?2?2.
2. Método de extracción de información de anomalías térmicas
Tomemos como ejemplo el procesamiento de la banda ETM 6 la noche del 21 de septiembre de 2002.
Tabla 3-2-2 Lista de datos de extracción de anomalías térmicas
(1) Hay dos picos en el histograma de la imagen original de ETM 6. Uno tiene un valor de gris 98; el otro está cerca del valor de gris 106. Combinado con el análisis de imágenes, se determina que el valor máximo en 98 es causado por la radiación de los objetos terrestres en el área de fondo (área normal), y el valor máximo que refleja anomalías térmicas en el área de incendio de carbón y el área de quema aparece cerca de 106 (Figura 3?2?21(a), (c)).
(2) El valor de gris de la imagen original (104~160) se estira linealmente por partes a 0~255. El propósito es suprimir la radiación de los objetos del fondo y desempeñar un papel en resaltar el infrarrojo térmico. información de radiación del área del incendio de carbón (Figura 3?2?21(b), (d)).
Figura 3-2-21 Comparación antes y después del estiramiento lineal segmentado de la imagen ETM 6 en la noche del 21 de septiembre de 2002
(3) Segmentación de densidad de color falso de banda única . Se utiliza la segmentación óptima de dos segmentos en la segmentación de densidad óptima, y el área de anomalía térmica del yacimiento de carbón en la parte de alto valor de la imagen se usa como segmento, y el área de fondo se usa como segmento para falsos. Segmentación por densidad de color. El área de anomalía térmica se establece en rojo y el área de fondo se establece en blanco.
3. Mapeo
El área de anomalía térmica del yacimiento de carbón obtenida se vectoriza y la imagen de banda única Landsat? ETM4 se utiliza como fondo. Las dos se superponen para delinear el yacimiento de carbón. anomalía. El rango de distribución terrestre del área. La Figura 3?2?22 muestra la posición de distribución espacial y los cambios de alcance de las anomalías térmicas en el área del incendio de la cuenca carbonífera de Wuda.
Figura 3-2-22 Extracción de información sobre anomalías térmicas en diferentes momentos en el área del incendio de la cuenca minera de Wuda
Imagen de la izquierda, septiembre de 1997; imagen de la derecha, septiembre de 2002; anomalías térmicas moderadas, el rojo indica anomalías térmicas fuertes
(3) Método de visualización tridimensional de anomalías térmicas del carbón
Para realizar una investigación de visualización tridimensional de las anomalías térmicas del carbón, * ** carbón recolectado Hay 18 mapas topográficos 1:5000 en el área del incendio. Se vectorizaron 12 mapas topográficos, incluida la mayoría de los campos de carbón, se realizó la corrección del mosaico en el software MapGIS6.5 y se convirtieron a DEM en ArcGIS9.0. Al registrar y corregir la imagen QuickBird de alta resolución espacial, DEM y la información extraída de anomalías térmicas del carbón subterráneo, y luego usar ArcGIS9.0 u otro software profesional de detección remota, se puede realizar la visualización tridimensional de las anomalías térmicas del carbón.
Los pasos principales son:
(1) Generación de DEM de alta precisión;
(2) Registro de imágenes QuickBird y DEM;
(3) Carbón está caliente Registro del mapa de extracción de anomalías con QuickBird y DEM;
(4) Visualización tridimensional de anomalías térmicas del carbón.
La visualización tridimensional de las anomalías térmicas en Wuda Coalfield desde diferentes ángulos de observación se muestra en la Figura 3?2?23 a la Figura 3?2?25. Se puede ver a partir de esto que al aplicar el método de visualización tridimensional de las anomalías térmicas del incendio de carbón, se puede llevar a cabo una observación tridimensional multiángulo y completa de las anomalías térmicas en las áreas de incendio de campos de carbón, y se pueden realizar observaciones locales ampliadas y comparativas. también se pueden realizar observaciones que se pueden combinar completamente con la topografía, los accidentes geográficos y las estructuras geológicas. La combinación de afloramientos de vetas de carbón y el entorno minero de las yacimientos de carbón tiene un papel rector directo en el estudio de la ubicación de distribución, el cambio y la dirección de desarrollo de los incendios de carbón, y la selección de la mejor ubicación y dirección para la extinción de incendios.