In Gebieten wie dem Xinjiang, Ningxia und der Inneren Mongolei in China gibt es Hunderte von Kohlebränden aufgrund reicher Kohlevorkommen. Die Selbstentzündung von Kohlebränden emittiert eine große Menge an Treibhausgasen, was aufgrund ihrer unorganisierten Natur die Erkennung und Quantifizierung erschwert und sie in den bestehenden Listen zu 'verlorenem Kohlenstoff' macht. Dennoch ist der Beitrag des Methans aus Kohlebränden zu den globalen Treibhausgasemissionen nicht zu vernachlässigen. Angesichts der begrenzten räumlichen Auflösung von Satelliten verwendet diese Studie terrestrische Fernerkundungsmethoden zur Detektion von Methan aus Kohlebränden, basierend auf großflächigen hyperspektralen Panoramaaufnahmen, die im Juni 2023 in der Kohlebrandzone in Fukang, Xinjiang, aufgenommen wurden. Diese Studie schlägt eine Reihe von Algorithmen zur Detektion von Methan aus Hochtemperatur-Kohlebränden vor, die auf verschiedenen topographischen Merkmalen anwendbar sind, unter Verwendung von Methan-optischen Signalen, die für kurze Infrarotwellenlängen empfindlich sind, und hyperspektraler spektraler Zerlegungsmethoden. Die Effizienz jedes Detektionsalgorithmus wird verglichen und bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass: (1) Die in dieser Studie vorgeschlagenen Algorithmen MLSIE, RCH4I und DSRCH4I wirksamer sind als der bestehende CH4I-Algorithmus zur Detektion von Methan aus Kohlebränden; (2) Die Algorithmen 2DSRCH4I3, MLSIE (2.3μm) und RCH4I1 sind effektiver bei der Detektion von Kohlebränden in topographisch komplexen Regionen, wobei die Algorithmen 2DSRCH4I und MLSIE (2.3μm) auch auf relativ einfachen Gebirgsregionen anwendbar sind, während der Algorithmus RCH4I1 besser geeignet ist für aktive Kohlebrandgebiete mit großen Leckagen (starkes Abbrennen); (3) Der Algorithmus MLSIE (2.3μm) ist universeller, der Algorithmus 2DSRCH4I3 unterdrückt Fehlalarme effektiv und zeigt die beste Erfolgsquote; (4) Die Algorithmen der Studie erkennen zwei Arten von Methanaustritten aus Kohlebränden: ein Zusammenleben mit der brennenden Flamme und eine freie Ausbreitung. Diese Studie präsentiert eine neue Methode zur Detektion von Methan aus Kohlebränden mit einem terrestrischen Hyperspektral-Infrarot-Bildspektrometer, und eröffnet neue Perspektiven für die Früherkennung und frühzeitige Warnung der Selbstentzündung von Kohle aus Methanperspektive.

Kohlebrände; Methan; Hyperspektral; kurze Infrarotstrahlung; unorganisierte Emissionen; Flussdetektion; Unterdrückung falscher Positiver; Treibhausgase; Klimawandel