Research on Identification Methods of Industrial Heat Source Integrating Thermal Anomaly Features
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract. To address the limitation of existing industrial heat sources extraction methods based on high-temperature data are difficult to identify low temperature (<500 K) and small-scale factories, this paper proposes an industrial heat sources identification method that integrates thermal anomaly features from long-term remote sensing image. Firstly, for the surface temperature data inverted from satellite remote sensing image data, a global threshold combined with temperature-feature dynamic detection approach is used to extract potential industrial thermal anomaly points. Secondly,based on the annual scale, we integrated results from multiple periods of industrial thermal anomaly points to construct an industrial heat sources identification model combining DBSCAN clustering and logistic regression.Finally, taking Tangshan City, China as the research area, industrial heat sources identification was conducted to verify the accuracy of the model. The results showed that the accuracy of the industrial heat sources identification model was 86%, which significantly improved the ability to identify low-temperature and small-scale factories compared to the extraction results based on VIIRS Active Fire products.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Research on Identification Methods of Industrial Heat Source Integrating Thermal Anomaly Features
- Date Crossref
- 08/07/2026
- Éditeur
- Copernicus GmbH
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Ministry of Natural Resources Land Satellite Remote Sensing Application Center pays non établi dans la noticeOrganisme public
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China Centre for Resources Satellite Data and Application pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Beijing Biocytogen (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Beijing Satlmage Information Technology Co. Ltd. Beijing pays non établi dans la noticeEntreprise
Land Satellite Remote Sensing Application Center — Ministry of Natural Resources, China Centre for Resources Satellite Data and Application et Beijing Biocytogen (China), avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.