Los incendios de carbón, como un desastre ambiental global, se caracterizan por una larga duración y gran dificultad para su control, representando una gran amenaza para el ecosistema, la salud biológica y la seguridad energética. La evolución de los incendios de carbón es un proceso continuo espacio-temporal, y la temperatura de la superficie terrestre (Land Surface Temperature, LST) es un indicador clave que refleja estas reglas evolutivas. Con la acumulación continua de datos de teledetección multisource, los métodos de series temporales se han convertido gradualmente en una herramienta importante para detectar incendios de carbón. Determinar la ubicación de los incendios a partir de anomalías térmicas de la superficie tiene un gran significado práctico para los proyectos de extinción de incendios en campos carboníferos. Los datos de temperatura de superficie son una serie temporal compleja aleatoria, lo que presenta desafíos para la monitorización de incendios de carbón durante períodos largos. Este estudio se centra en el área de incendios del campo carbonífero Sandao Ba en Xinjiang, desarrollando un método de monitoreo basado en la descomposición STL (procedimiento de descomposición de tendencia estacional basado en Loess). Basado en imágenes satelitales Landsat y la plataforma en la nube Google Earth Engine (GEE), se construyó una serie temporal de larga duración de la temperatura de superficie desde 1998 hasta 2023, se realizó la descomposición STL de la serie de temperatura de superficie para analizar las tendencias espacio-temporales, y se utilizaron el componente de tendencia junto con el algoritmo RANSAC (Random Sample Consensus) para identificar áreas de incendios y sus ciclos de evolución. Los resultados muestran que la descomposición STL puede separar eficazmente las influencias estacionales y las fluctuaciones aleatorias en las series temporales largas de temperatura de superficie, y que el componente de tendencia descompuesto refleja con mayor precisión la tendencia evolutiva a largo plazo de la temperatura de superficie. De los 20 puntos de ignición medidos en campo en 2016, 16 estaban ubicados en áreas de alto valor medio y rango del componente de tendencia; el análisis del proceso evolutivo de incendios de carbón de 1998 a 2023 mediante el algoritmo RANSAC coincide básicamente con las investigaciones de campo, validando la eficacia y confiabilidad del método de descomposición STL para monitorear incendios de carbón. El método desarrollado mejora la precisión del monitoreo, fortalece la adaptabilidad a cambios espacio-temporales complejos, las características espacio-temporales de la combustión identificadas coinciden básicamente con las investigaciones de campo, realizándose un análisis a largo plazo y a gran escala de la temperatura de superficie, clarificando las características espacio-temporales evolutivas de los incendios en el área de estudio, proporcionando referencia para el monitoreo y manejo posterior de los incendios de carbón.

Identificación de incendios de carbón;descomposición STL;Landsat;serie temporal LST;teledetección infrarroja térmica