Угольные пожары являются глобальной экологической проблемой, характеризующейся длительным временем горения и высокой сложностью ликвидации, что оказывает значительное воздействие на экологическую среду, здоровье живых организмов и энергетическую безопасность. Эволюция угольных пожаров является пространственно-временным непрерывным процессом, а температура поверхности земли (LST) является ключевым индикатором, отражающим закономерности этого процесса. С накоплением многовидовых данных дистанционного зондирования методы временных рядов постепенно становятся важным инструментом обнаружения угольных пожаров. Определение местоположения пожаров по аномалиям наземной температуры имеет большое практическое значение для противопожарных мероприятий на угольных месторождениях. Данные температуры поверхности земли представляют собой случайный сложный временной ряд, что создает вызовы для долгосрочного мониторинга угольных пожаров. В связи с этим в настоящем исследовании рассматривается пожароопасный район угольного месторождения Сандаоба в Синьцзяне и разработан метод мониторинга угольных пожаров на основе временного разложения STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess). Сначала, используя спутниковые изображения Landsat и облачную платформу Google Earth Engine (GEE), была построена долгосрочная временная серия температуры поверхности земли в исследуемом районе за 1998—2023 годы, выполнено STL-разложение временного ряда, проанализированы пространственно-временные тенденции и посредством компонент тренда и алгоритма RANSAC (Random Sample Consensus) определены районы пожаров и циклы их развития. Результаты показывают, что STL-разложение эффективно отделяет сезонные и случайные колебания в длинных временных рядах температуры поверхности земли, а компонент тренда точнее отражает эволюцию температуры поверхности на длительном временном масштабе; из 20 фактических очагов возгорания, выявленных в 2016 году, 16 располагались в зонах с высокими значениями среднего и размаха компонента тренда; анализ эволюции пожаров с 1998 по 2023 гг. с помощью алгоритма RANSAC практически совпал с полевыми данными, что подтверждает эффективность и надежность разработанного STL-метода мониторинга угольных пожаров. В целом предложенный метод улучшает точность мониторинга угольных пожаров, повышает адаптивность к сложным пространственно-временным изменениям и может служить ориентиром для дальнейшего наблюдения и ликвидации угольных пожаров.

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