Каменные пожары являются глобальной экологической катастрофой с длительной продолжительностью и высокой сложностью управления, что представляет серьезную угрозу для экосистемы, здоровья живых организмов и энергетической безопасности. Эволюция каменных пожаров — это пространственно-временной непрерывный процесс, и температура поверхности Земли (Land Surface Temperature, LST) является ключевым показателем, отражающим закономерности их развития. С накоплением многоканальных данных дистанционного зондирования методы временных рядов постепенно становятся важным инструментом обнаружения каменных пожаров. Определение местоположения каменных пожаров по аномалиям температуры поверхности имеет большое практическое значение для инженерных мер по тушению пожарных очагов в угольных месторождениях. Данные температуры поверхности — это сложный случайный временной ряд, что создает сложности для длительного мониторинга каменных пожаров. В этом исследовании объектом изучения стал очаг каменных пожаров на угольном месторождении Сандаоба в Синьцзяне. Был разработан метод мониторинга каменных пожаров на основе разложения временных рядов методом STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess). Используя спутниковые изображения Landsat и облачную платформу Google Earth Engine (GEE), создана долгосрочная временная серия температуры поверхности за период с 1998 по 2023 год, выполнено STL-разложение температурного ряда, проанализированы пространственно-временные тенденции, а также применены трендовый компонент и алгоритм RANSAC (Random Sample Consensus) для определения очагов каменных пожаров и их циклов эволюции. Результаты показали, что STL-разложение эффективно отделяет сезонные и случайные колебания в длительных рядах температуры поверхности, а разложенный тренд более точно отражает эволюционные тенденции на длительном временном отрезке. Из 20 фактически замеренных мест возгорания в 2016 году 16 находились в областях с высокими средними и предельными значениями трендового компонента. Анализ эволюции каменных пожаров за 1998-2023 годы с помощью алгоритма RANSAC согласуется с полевыми наблюдениями, что подтверждает эффективность и надежность метода STL-разложения для мониторинга каменных пожаров. Разработанный метод повысил точность мониторинга, улучшил адаптацию к сложным пространственно-временным изменениям, выявленные пространственно-временные характеристики горения совпадают с данными полевых исследований, выполнен долгосрочный и крупномасштабный анализ температуры поверхности, что позволило уточнить пространственно-временные эволюционные особенности каменных пожаров, предоставляя основу для дальнейшего мониторинга и управления ими.

распознавание каменных пожаров;STL-разложение;Landsat;временной ряд LST;тепловое инфракрасное дистанционное зондирование