煤田火区的燃烧会产生大量有害气体,危害人民的生命健康,同时也会引起地表裂缝和塌陷,对当地的基础设施产生一定的影响,引发了严重的环境、经济和安全问题。因此准确识别煤田自燃引起的火区范围对于监测与治理煤火具有重要的意义。已有较多学者对煤火识别进行研究,但常用的磁探法、物探法、化探法,由于技术限制、成本较高等因素,均不适用于大面积火区。近年来遥感技术虽然由于其探测范围较大且高效经济等优势得到了广泛的应用,但常用的地表温度异常法和沉降监测法存在方法及手段单一,而引起煤火发生因素众多,从而导致识别结果不够准确。本文通过实际应用研究,利用融合卫星热红外遥感与雷达遥感的煤火判别方法,首次应用于山西省宁武煤田的火区识别。首先,基于ASTER夜间热红外数据,通过ENVI的二次开发平台IDL实现了ASTER-TES和ADE-TES两种温度反演算法,将两者结果进行对比验证及精度分析,通过一定的阈值提取温度热异常范围;其次,基于哨兵一号数据,利用SARscape模块实现SBAS-InSAR技术和PS-InSAR技术,并通过时序沉降图对研究区进行地表形变分析,获取沉降异常区域;进而,将提取的温度异常与沉降异常数据进行融合处理,获得疑似煤田火区范围;最后,利用实地勘测氡值所确定的实际煤火范围对研究结果进行验证分析。本文研究所得主要结论如下:1)两种温度反演算法ASTER-TES和ADE-TES的结果表现出较高的一致性,通过随机取样对两者的反演结果像元值进行线性拟合,线性系数为1.019,相关系数为0.99718,表明了两种算法结果高度相关。2)通过对SBAS-InSAR技术和PS-InSAR技术获取的地表沉降信息进行对比,两者在城区范围均表现出了提升,这是人为活动较多造成的,而在研究区域的西南角向东北方向均出现持续沉降现象,由于该位置的矿区开采完成较久,分析疑似为煤火燃烧造成的结果,并在研究区域内随机选取10个像元点,通过其历史沉降曲线图加以分析。3)实测煤火数据验证表明,仅利用温度信息和沉降信息来识别煤火区域均存在一些缺陷。由于砂岩等地物吸热、城镇区热岛效应等原因,会提取出与煤火无关的温度异常。另外,由于矿区开采等造成的地表沉降也会影响利用沉降信息提取煤火的准确性。4)融合温度与沉降信息的方法显著提高了煤火识别精度。该方法对宁武煤田火区范围的识别准确率高达93.78%,较单一的温度异常方法与沉降异常方法提升43.29%和62.23%,协同热红外遥感技术和时序InSAR技术提取煤田火区,克服了单一遥感技术的缺陷,充分发挥了遥感技术的优势,为准确圈定煤田火区的治理范围提供了有力参考。