为了研究乌达煤矿煤火特征的分布及变化,采用3种不同的遥感反演温度算法(单窗算法、单通道算法、Artis算法),并通过阈值分割法提取2005年的乌达煤田火区温度,与叠加的实测煤火矢量图进行对比分析。结果表明,提取的温度异常区域与直接采用星上亮度温度图提取区域基本相同,其中Artis算法重叠度最低,单窗算法和单通道算法重叠度相同,而直接用星上亮度温度重叠度最高。通过比对分析该地区的地表覆盖类型和数字高程模型(DEM),发现乌达煤矿出现的北部高温异常和中部低温异常与地表覆盖类型和地形变化相关,在南部受