1.一种双阈值二级滤波煤火区域提取方法，其特征在于，步骤如下：

选取被测区域云量少于10％的n景Landsat 8卫星数据影像和SAR数据影像，获取被测区域地表的精密轨道数据以及DEM数据；

提取温度异常信息：进行被测区域的辐射定标、大气校正、计算地表比辐射率，实现被测区域的温度反演；

使用单窗算法反演地表温度，采用基于自适应窗口的时序温度异常提取方法提取时序温度异常信息，采用分布式散射体InSAR技术处理SAR影像集，获取高精度DS InSAR时序地表形变，选取形变阈值提取形变异常信息；

使用地表温度异常信息和地表形变异常信息，选取窗口叠加分析统计损失比，确定双损失比阈值；

选取窗口，使用双阈值二级滤波方法对联合提取的温度异常信息以及形变异常信息进行火区识别：利用双损失比阈值过滤地表温度异常信息，对剩下的地表温度异常信息逐像素进行邻域分析，滤除八邻域范围内像素数小于3个的像素，即为煤火区域；

分布式散射体InSAR技术提取地表形变异常信息的步骤如下：

生成小基线干涉图集：通过总体相关系数分析，选择一景SAR数据为超级主影像，将所有辅影像依据超级主影像配准并重新采样，在保证时空基线网络中无孤立点的前提下，设定时间基线阈值≤60天，空间基线阈值≤300m，构建出小基线干涉图集，并利用DEM模拟并去除地形贡献量；

SHP识别：为同时兼顾同质点识别的计算效率和计算精度，利用蒋弥公开发布的DSIpro软件包中的HTCI算法，在显著水平α＝0.05和窗口大小为[15,15]条件下，生成同质像素数量矩阵；

最优相位估计：先后利用空间自适应滤波和EMI算法优化其相位质量；

选取DS点：根据原始干涉相与优化相之间的拟合优度作为优化相位质量的评价指标，将拟合优度指数γTC值大于0.5的点选作为DS点，拟合优度的计算公式为:其中，γTC表示拟合优度指数，亦称为时间相干性； 是第m和n景SAR影像构成的原始干涉相位，θm和θn是重构的优化相位；

地表形变速率反演：在StaMPS软件环境下，对提取的DS点进行3D相位解缠，并对轨道残余误差、大气延迟误差和DEM误差进行估计与改正，最终利用最小二乘估计反演出DS点的地表形变速率信息；

地表形变异常提取：采用地表平均形变速率meanLOS和其标准差σLOS组合提取形变异常区，即ValueLOS≤meanLOS‑k*|σLOS|，ValueLOS为形变异常值，取k＝1提取形变异常信息；

双阈值二级滤波识别煤火区域的具体步骤如下：

叠加分析：选取4×4的窗口，对1景温度异常图像和1景地表形变异常图像的对应像素按窗口求交集，得交集图像，实现一级滤波；

计算损失比，确定双阈值：统计每个4×4窗口的损失比La；算所有4×4窗口损失比的均值和标准差，以均值作为第一阈值T1，以均值加一倍标准差为第二阈值T2；

双损失比阈值筛选火区范围：对全图4×4窗口的损失比进行判断，当某4×4窗口的La≤T1时，认为温度异常与形变异常信息匹配，则保留窗口内的交集像素；当某4×4窗口的La≥T2时，认为温度异常与形变异常信息不匹配，舍弃窗口内所有交集像素；当T1

由于影像中部分像素为独立像素，因此需要将独立像素去除，以得到火区范围图：独立像素的判定过程为，对双损失比阈值筛选后的像素逐像素进行邻域分析，筛选出八邻域范围内像素数小于3个的像素即为独立像素，将独立像素滤除后得到火区范围图。

2.根据权利要求1所述一种双阈值二级滤波煤火区域提取方法，其特征在于：精密轨道数据和DEM数据通过查找资料集合获得。

3.根据权利要求1所述一种双阈值二级滤波煤火区域提取方法，其特征在于，温度反演流程为：辐射定标和大气校正：将连续的多景Landsat 8数据影像依次导入ENVI软件，首先依次对多光谱波段和热红外波段进行辐射校正，然后对多光谱波段进行大气校正，得到可见光波段的反射率图像，并通过查找资料获得影像的大气透过率τ；

计算地表比辐射率：利用NDVI软件选择大气校正后的多光谱数据，波段为红外波段和近红外波段，改正因大气校正而导致的NDVI数值超出[‑1,1]这个范围，在bandmath工具中输入(b1 lt‑1)*(‑1)+(b1 gt 1)*1+(b1 ge‑1 and b1 le 1)*b1，b1为NDVI数据；

在bandmath工具中输入计算公式 计算植被覆盖度FVC，

其中NDVIS、NDVIV分别表示NDVI在5％和95％的置信区间的最小值和最大值；

在ENVI软件bandmath中输入地表比辐射率计算公式：

(b1 le NDVIS)*0.995+(b1 gt NDVIS and b1 lt NDVIV)*(0.9589+0.086*b2‑

0.0671*b2*b2)(b1 ge NDVIV)*(0.9625+0.0614*b2‑0.0461*b2*b2)；

其中，b1为NDVI数据，b2为植被覆盖度FVC，得到地表比辐射率LSE；

反演地表温度：利用公式C＝LSE*τ，D＝(1‑τ)*(1+(1‑LSE)*τ)计算中间变量C、D，LSE为地表比辐射率，τ为大气透过率；

计算星上亮温T6，在在ENVI软件bandmath中输入计算公式 b1选择经过辐射校正后的热红外波段；

反演研究区地表温度，在bandmath中输入公式(‑67.355351*(1‑C‑D)+(0.458606*(1‑C‑D)+C+D)*T6‑D*Ta)/C；

其中，Ta为从大气剖面参数中获的研究区当日开尔文温度，计算结果即为单窗算法反演出的地表温度。

4.根据权利要求1所述一种双阈值二级滤波煤火区域提取方法，其特征在于，提取温度异常信息，步骤如下：计算整幅影像温度均值m：

选取起始窗口4×4，计算窗口内像素的均值m0，设窗口内均值加一倍标准差t1和窗口内均值加两倍标准差t2为阀值，统计像素被窗口采样的次数N，然后判断窗口均值m0和影像均值m的关系，如果m0≤m，窗口不再扩张，如果m0>m，窗口将以步长为1向四周扩散，计算新窗口内像素的均值mn，阈值t1和t2，统计像素被窗口采样的次数N；

统计像素选为温度异常像素的次数M：

当像素值γvalue≤t1时，判断该像素不是温度异常像素，M在原数值的基础上加0；

当像素值t1<γvalue≤t2时，该像素被选为低频温度异常像素，M在原数值的基础上加

0.5；

当像素值γvalue>t2时，该像素被选为高频温度异常像素，M在原数值的基础上加1；

判断mn是否为0，如果mn＝0，那么窗口没有进行扩张，判断影像全图是否运行结束，如果没有运行结束，窗口进行滑动；如果mn不为0，窗口进行扩张，判断mn和m0关系，如果mn>m0，窗口继续扩张，如果mn≤m0，判断全图是否运行结束，如果没有运行结束，窗口进行滑动，重新选取4×4进行计算；直到全图运行结束后，逐像素计算 当 时该像素被选为温度异常像素；最终由温度异常像素组成温度异常图像；对所有的Landsat 8卫星数据影像重复上述操作得到每景影像对应的温度异常信息；

提取时序温度异常信息：对所获得的温度异常信息逐像素进行时间频率统计，得到时间频率图；计算时间频率图计算时间频率均值meant和标准差stdt，时间频率阈值TF＝meant+stdt；通过时间频率阈值TF，标记时间频率大于时间频率阈值的像素位置；通过被标记像素的位置对幅影像逐一进行像素过滤，被标记像素位置的像素被保留下来，未被标记的像素位置的像素被去除；最终得到时序温度异常像素，时序温度异常像素组成时序温度异常信息。