中国有色金属学报(英文版)
中國有色金屬學報(英文版)
중국유색금속학보(영문판)
Transactions of Nonferrous Metals Society of China
2015年
10期
3421-3428
,共8页
汪云甲%田丰%黄翌%王坚%魏长婧
汪雲甲%田豐%黃翌%王堅%魏長婧
왕운갑%전봉%황익%왕견%위장청
Landsat%无人机%红外热像仪%煤火%大同矿区%遥感
Landsat%無人機%紅外熱像儀%煤火%大同礦區%遙感
Landsat%무인궤%홍외열상의%매화%대동광구%요감
Landsat%unmanned aerial vehicle%infrared thermal imager%coal fire%Datong coalfield%remote sensing
大同矿区由于古窑开采、小煤窑私挖滥采形成了众多在地表浅层燃烧的暗火火区。针对这些火区特点,利用 Landsat TM/ETM 温度反演、无人机和地面红外热像仪等集成分析技术监测马脊梁矿煤火区。利用 Landsat TM/ETM影像提取2000年、2002年、2006年、2007年和2009年5个时期的煤火区热场分布信息,分析其变化过程,圈定煤火区的大致范围;利用无人机搭载光学相机拍摄火区的高分辨率影像,结合煤火区地裂缝的纹理、线特征和灰度值等信息,建立知识模型,提取煤火燃烧区的构造裂缝,为探测、治理地下煤火提供了依据;利用红外热像仪采集煤火燃烧重点区域的温度场信息,进行热点趋势和着火点深度分析,为确定煤火区燃烧点提供依据。
大同礦區由于古窯開採、小煤窯私挖濫採形成瞭衆多在地錶淺層燃燒的暗火火區。針對這些火區特點,利用 Landsat TM/ETM 溫度反縯、無人機和地麵紅外熱像儀等集成分析技術鑑測馬脊樑礦煤火區。利用 Landsat TM/ETM影像提取2000年、2002年、2006年、2007年和2009年5箇時期的煤火區熱場分佈信息,分析其變化過程,圈定煤火區的大緻範圍;利用無人機搭載光學相機拍攝火區的高分辨率影像,結閤煤火區地裂縫的紋理、線特徵和灰度值等信息,建立知識模型,提取煤火燃燒區的構造裂縫,為探測、治理地下煤火提供瞭依據;利用紅外熱像儀採集煤火燃燒重點區域的溫度場信息,進行熱點趨勢和著火點深度分析,為確定煤火區燃燒點提供依據。
대동광구유우고요개채、소매요사알람채형성료음다재지표천층연소적암화화구。침대저사화구특점,이용 Landsat TM/ETM 온도반연、무인궤화지면홍외열상의등집성분석기술감측마척량광매화구。이용 Landsat TM/ETM영상제취2000년、2002년、2006년、2007년화2009년5개시기적매화구열장분포신식,분석기변화과정,권정매화구적대치범위;이용무인궤탑재광학상궤박섭화구적고분변솔영상,결합매화구지렬봉적문리、선특정화회도치등신식,건립지식모형,제취매화연소구적구조렬봉,위탐측、치리지하매화제공료의거;이용홍외열상의채집매화연소중점구역적온도장신식,진행열점추세화착화점심도분석,위학정매화구연소점제공의거。
Numerous coal fires burn underneath the Datong coalfield because of indiscriminate mining. Landsat TM/ETM, unmanned aerial vehicle (UAV), and infrared thermal imager were employed to monitor underground coal fires in the Majiliang mining area. The thermal field distributions of this area in 2000, 2002, 2006, 2007, and 2009 were obtained using Landsat TM/ETM. The changes in the distribution were then analyzed to approximate the locations of the coal fires. Through UAV imagery employed at a very high resolution (0.2 m), the texture information, linear features, and brightness of the ground fissures in the coal fire area were determined. All these data were combined to build a knowledge model of determining fissures and were used to support underground coal fire detection. An infrared thermal imager was used to map the thermal field distribution of areas where coal fire is serious. Results were analyzed to identify the hot spot trend and the depth of the burning point.