Les incendies de charbon, en tant que catastrophe environnementale mondiale, se caractérisent par une longue durée et une grande difficulté de contrôle, représentant une menace majeure pour l'environnement écologique, la santé biologique et la sécurité énergétique. L'évolution des incendies de charbon est un processus continu spatio-temporel, et la température de surface terrestre (LST) est un indicateur clé reflétant cette évolution. Avec l'accumulation croissante de données de télédétection multisources, les méthodes de séries temporelles deviennent progressivement un outil important pour détecter les incendies de charbon. La localisation des incendies via les anomalies thermiques de surface a une grande importance pratique dans les projets d'extinction des incendies des champs de charbon. Les données de température de surface sont des séries temporelles complexes et aléatoires, ce qui pose un défi pour la surveillance de long terme des incendies de charbon. Ainsi, cette étude a pour objet la zone d’incendie du champ charbonnier de Sandao Ba au Xinjiang, et construit une méthode de surveillance des incendies basée sur la décomposition temporelle STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess). D'abord, en utilisant les images satellites Landsat et la plateforme cloud Google Earth Engine (GEE), une série temporelle longue de température de surface couvrant la période 1998–2023 a été constituée pour la zone d’étude. La série LST a été décomposée par STL pour analyser les tendances spatio-temporelles, puis les composantes de tendance et l’algorithme RANSAC (Random Sample Consensus) ont été utilisés pour déterminer les zones d’incendies et leurs cycles d’évolution. Les résultats montrent que la décomposition STL peut efficacement séparer les effets saisonniers et les fluctuations aléatoires dans les longues séries temporelles de température de surface, et que la composante tendance reflète plus précisément l’évolution de la température à long terme. Parmi 20 points d’incendie relevés sur le terrain en 2016, 16 se situaient dans des zones à forte moyenne et amplitude de la composante tendance; l’analyse par RANSAC du processus évolutif des incendies de 1998 à 2023 concorde globalement avec les enquêtes de terrain, validant ainsi l’efficacité et la fiabilité de la méthode STL développée. En résumé, la méthode construite améliore la précision de la surveillance des incendies de charbon, renforce l’adaptabilité aux variations spatio-temporelles complexes, et peut servir de référence pour la surveillance et la gestion futures des incendies.

reconnaissance des incendies de charbon; décomposition STL; Landsat; série temporelle LST; télédétection infrarouge thermique