融合InSAR形变与奥库达位错模型的煤火三维定位方法及其生态修复意义

来自中国的研究人员针对地下煤火引发地面沉降与温室气体排放的全球生态威胁，提出融合两步滤波算法(TSFA)与奥库达位错模型(ODM)的三维定位方法TSFA-ODM。该方法通过遗传算法-粒子群优化(GA-PSO)反演火区几何参数，在米泉火区验证显示中心定位误差仅13.825米，几何参数相对误差13.585%，较传统垂直定位方法精度提升58.7%，显著提升煤火空间定位准确性。

　　

地下煤火持续威胁全球生态系统，不仅释放巨量温室气体，更引发大规模地面沉降。精准定位火源成为环境治理的关键挑战。遥感(RS)技术中，热红外(TIR)与干涉合成孔径雷达(InSAR)能有效捕捉煤火典型地表特征——热异常与形变场，但传统方法仅依赖地表异常进行垂直定位，忽视火区三维几何特征，导致空间定位存在显著偏差。

研究团队创新性提出TSFA-ODM融合方法：首先通过两步滤波算法(TSFA)处理InSAR地表形变数据，继而基于奥库达位错模型(ODM)构建地下煤火几何参数与地表形变的数学关联，最终采用遗传算法-粒子群优化(GA-PSO)反演火区三维尺寸。在中国米泉煤火区的实验表明，相较自电位法(SPM)，该方法中心定位误差均值降至13.825米，几何参数相对误差仅13.585%。特别值得注意的是，TSFA-ODM首次引入倾斜火源几何模型，较传统垂直定位方法精度提升58.7%，为煤火精准治理提供重要技术支撑。