Выявление пожаров на угольных рудниках с использованием стандартизированного относительного индекса горения угля на примере угольного рудника Кханьхоа, Вьетнам
https://doi.org/10.17073/2500-0632-2021-4-233-240
Аннотация
Угольный рудник Кханьхоа (провинция Тхай Нгуен) – один из крупнейших угольных рудников на севере Вьетнама. В течение многих лет в этом районе происходили подземные пожары в отвалах рудника, что оказывало заметное негативное воздействие на производственную деятельность и окружающую среду. В данной статье представлены результаты классификации участков подземных пожаров на угольном руднике Кханьхоа с использованием стандартизированного относительного индекса горения угля (NDCFI). Космоснимки, сделанные спутником 03 Landsat 8 OLI_TIRS (с использованием инфракрасного сканера) 2 декабря 2013 года, 10 декабря 2016 года и 3 декабря 2019 года, были использованы для расчета индекса NDCFI, а затем классификации участков подземных пожаров методом пороговой фильтрации. В ходе исследования также рассчитывалась температура поверхности земли по данным измерений спутника Landsat 8 в тепловом инфракрасном диапазоне, а затем сравнивалась с результатами классификации подземных угольных пожаров на угольном руднике Кханьхоа. Полученные результаты показали, что индекс NDCFI может быть эффективно использован для обнаружения и мониторинга участков/очагов подземных пожаров на угольных рудниках. Использование индекса NDCFI также имеет много преимуществ благодаря простоте и быстроте расчетов по сравнению с другими методами классификации участков/очагов подземных угольных пожаров.
Об авторах
Л. Х. Чинь
Технический университет им. Ле Куи Дон
Вьетнам
Вьетнам
Ле Хунг Чинь – преподаватель
Scopus ID 57035066200
г. Ханой
В. Н. Нгуен
Ханойский горно-геологический университет
Вьетнам
Вьетнам
Вьет Нгиа Нгуен – преподаватель, кафедра маркшейдерского дела
Scopus ID 57204141788
г. Ханой
Список литературы
1. Zhang Y., Wang A., Chen L., Liu C. Study of thermal characteristics and functional group changes of Yanghuopan Coal during spontaneous combustion. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry. 2021. https://doi.org/10.1007/s10973-021-10802-6
2. Stracher G., Prakash A., Sokol E. Volume 3: Case Studies – Coal Fires. In: Stracher G. B., Prakash A., Sokol E. V. (eds.). Coal and Peat Fires: A Global Perspective. Elsevier Science; 2015. http://doi.org/10.1016/C2010-0-68844-4
3. Wolf K. H., Bruining J., Meeuwis R. Understanding underground coal fires for utilization. In: 68th EAGE Conference and Exhibition incorporating SPE EUROPEC 2006. 2006. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201402110
4. Prakash A., Gupta R. P. Surface fires in Jharia coalfield, India – their distribution and estimation of area and temperature from TM data. International Journal of Remote Sensing. 1999;20(10):1935–1946. https://doi.org/10.1080/014311699212281
5. Mishra R. K., Roy P. N. S., Pandey J., Khalkho A., Singh V.K. Study of coal fire dynamics of Jharia coalfield using satellite data. International journal of Geomatics and Geosciences. 2014;4(3):477–484. URL: https://www.researchgate.net/publication/281833491_Study_of_coal_fire_dynamics_of_Jharia_coalfield_using_satellite_data
6. Chen Y., Li J., Yang B., Zhang S. Detection of coal fire location and change based on multi – temporal thermal remotely sensed data and field measurements. International Journal of Remote Sensing. 2007;28(15):3173–3179. https://doi.org/10.1080/01431160500444889
7. Cracknell A. P., Mansor S. B. Detection of sub-surface coal fires using Landsat Thematic Mapper data. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 1992;29:750–753. URL: https://www.isprs.org/proceedings/XXIX/congress/part7/750_XXIX-part7.pdf
8. Guha A., Kumar K. Structural controls on coal fire distributions – Remote sensing based investigation in the Raniganj coalfield, West Bengal. Journal of the Geological Society of India. 2012;79:467–475. https://doi.org/10.1007/s12594-012-0071-6
9. Huo H., Jiang X., Song X., Li Z., Ni Z., Gao C. Detection of coal fire dynamics and propagation direction from multi-temporal nighttime Landsat SWIR and TIR data: A case study on the Rujigou coalfield, Northwest (NW) China. Remote Sensing. 2014;6(2):1234–1259. https://doi.org/10.3390/rs6021234
10. Liu J., Wang Y., Yan S., Zhao F., Li Y., Dang L., Liu X., Shao Y., Peng B. Underground coal fire detection and monitoring based on Landsat-8 and Sentinel-1 data sets in Miquan fire area, XinJiang. Remote Sensing. 2021;13(6):1141. https://doi.org/10.3390/rs13061141
11. Trinh L. H., Zablotskii V. R. The application of Landsat multi-temporal thermal infrared data to identify coal fire in the Khanh Hoa coal mine, Thai Nguyen province, Vietnam. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2017;53(9):1181–1187. https://doi.org/10.1134/S0001433817090183
12. Vu D. T., Nguyen T. T. Spatio-temporal changes of underground coal fires during 2008-2016 in Khanh Hoa coal field (North-east of Viet Nam) using Landsat time-series data. Journal of Mountain Science. 2018;15(12):2703–2720. https://doi.org/10.1007/s11629-018-4997-z
13. Prasun K., Kuntala L., Kanika S. Application of remote sensing to identify coal fires in the Raniganj Coalbelt, India. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2005;8(3):188–195. https://doi.org/10.1016/j.jag.2005.09.001
14. Trinh L. H., Vu V. T., Do T. T. Application of Landsat 8 and Sentinel 2 multi-spatial resolution satellite imageries to determine the land surface temperature in Khanh Hoa coal mine (Thai Nguyen province). Mining Industry Journal. 2018;(6):86–90.
15. Luu D. H., Nguyen T. H. L. Renewable energy policies for sustainable development in Vietnam. VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences. 2009;25(3):133–142. URL: https://js.vnu.edu.vn/EES/article/view/1870
16. Nguyen T. T., Vu D. T. Use of hot spot analysis to detect underground coal fires from Landsat-8 TIRS data: A case study in the Khanh Hoa coal field, North-East of Vietnam. Environment and Natural Resources Journal. 2019;17(3):1–10. https://doi.org/10.32526/ennrj.17.3.2019.17
17. Raju A. Remote sensing based coal fire studies in Jharia coalfield, India. PhD thesis. Indian Institute of Technology Roorkee; 2015. 189 p.
18. Chavez P. Image-based atmospheric corrections–revisited and improved. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1996;62(9):1025–1036. URL: https://www.researchgate.net/publication/236769129_Image-Based_Atmospheric_Corrections_-_Revisited_and_Improved
19. Du C., Ren H., Qin Q., Meng J., Li J. Split-window algorithm for estimating land surface temperature from Landsat 8 TIRS data. In: IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2014. Pp. 3578–3581. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947256
20. Jiménez-Muñoz J. C, Sobrino J. A., Skoković D., Mattar C., Cristóbal J. LST retrieval methods from Landsat-8 thermal infrared sensor data. In: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2014;11(10):1840–1843. https://doi.org/10.1109/LGRS.2014.2312032
21. Rongali G., Keshari A.K., Gosain A.K., Khosa R. Split-window algorithm for retrieval of land surface temperature using Landsat 8 thermal infrared data. Journal of Geovisualization and Spatial Analysis. 2018;2(2):1–19. https://doi.org/10.1007/s41651-018-0021-y
22. Huazhong R., Du C., Qin Q., Liu R. Atmospheric water vapor retrieval from Landsat 8 and its validation. In: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2014. Pp. 3045–3048. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947119
23. Sobrino J. A., Jimenez-Munoz J. C., Zarco-Tejada P. J., Sepulcre-Canto G., de Miguel E. Land surface temperature derived from airborne hyperspectral scanner thermal infrared data. Remote Sensing of Environment. 2006;102(1-2):99–115. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.02.001
Рецензия
Для цитирования:
Чинь Л.Х., Нгуен В.Н. Выявление пожаров на угольных рудниках с использованием стандартизированного относительного индекса горения угля на примере угольного рудника Кханьхоа, Вьетнам. Горные науки и технологии. 2021;6(4):233-240. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2021-4-233-240
For citation:
Trinh L.H., Nguyen V.N. Mapping coal fires using Normalized Difference Coal Fire Index (NDCFI): case study at Khanh Hoa coal mine, Vietnam. Mining Science and Technology (Russia). 2021;6(4):233-240. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2021-4-233-240
Просмотров:
2815
Послать статью по эл. почте 