1 研究背景：
油气开采过程中伴生气燃烧所产生的温室气体是大气污染物的重要来源之一。对于传统海上火炬燃烧平台卫星遥感观测，夜晚空间分辨率粗信噪比高，白天空间分辨率细信噪比低，空间分辨率与信号探测灵敏性难以同时兼顾。这导致全球海上伴生气燃烧平台清单中常常遗漏小规模、间歇性或空间分布密集的目标，缺乏全面的监测数据。
为了解决以上问题，研究团队基于可持续发展科学卫星1号（SDGSAT-1）的多载荷观测能力，开发了一套日夜协同的海上伴生气燃烧探测分析框架（DNSGFD）。该框架通过构建夜间微光增强燃烧扰动指数，融合单次夜间过境的热红外、微光及色彩光谱信息以定位高置信度目标，并结合白天时间序列多光谱影像进行验证，形成夜间发现与白天确认相结合的探测逻辑。该分析框架利用多载荷传感器物理信息互补，旨在提升复杂背景下燃烧目标的辨识能力。
图1 南海及东南亚海域油气基础设施空间分布与海上火炬平台典型特征
2 研究结果
2.1 东南亚海域海上油气燃烧平台分布与空间特征
基于DNSGFD框架，研究在东南亚海域共识别317座海上伴生气燃烧平台（GFPs）。从地理与油气盆地单元来看，GFPs的空间分布呈现显著的沉积盆地集聚性。其中，马来盆地分布数量最多，集中了68座GFPs（占总数的21.5%）；其次为曾母-东纳土纳盆地与湄公盆地，分别包含38座（12.0%）和37座（11.7%）GFPs。此外，文莱-沙巴盆地、珠江口盆地（30座；9.5%）以及北大年盆地（23座；7.3%）也是主要的火炬集中区域。西北爪哇盆地（12座）、万安盆地（11座）与西纳土纳-彭亨盆地（9座）亦分布燃烧平台。
在空间与离岸特征方面，全区GFPs中位水深约为61m，绝大部分分布于大陆架浅水区。然而，不同含油气盆地表现出不同的水深和离岸梯度特征：文莱-沙巴盆地与珠江口盆地的平台展现出明显的深水作业特征，文莱-沙巴盆地平台中位水深达101m，最大作业水深达到1477m；在离岸距离上，万安盆地的GFPs距离海岸最为偏远，中位离岸距离达190.4km（最大达267km）；而西北爪哇盆地平台离岸相对较近（中位距离约45km）。水深与离岸距离分析揭示了陆架边缘效应。
图2 东南亚海域GFPs多维空间分布与地质盆地分析
2.2 DNSGFD构建与识别精度
DNSGFD检测算法构建了昼夜遥感识别的逻辑链路，分为夜间发现与白天确认两个阶段：
1. 夜间物理多模态初筛：利用SDGSAT-1微光成像仪的红、绿波段构建的红光比指数，以提取具有特征性红/橙红火焰光谱的像元掩膜，有效剔除高压钠灯、白色LED等平台日常作业照明干扰。进一步，将SDGSAT-1热红外谱仪与微光成像仪波段进行非线性耦合，构建微光增强火炬干扰指数。随后确认阈值实现单景夜间轨道下对高置信度火炬候选平台的定位。
2. 白天时间序列持续性确认：针对SDGSAT-1多光谱成像仪设计近红外肩部特征敏感的多光谱热异常指数，结合动态背景去除，并融合Sentinel-2热异常指数，对夜间候选平台开展白天时间序列持续性验证，以排除瞬态耀斑等伪热源。
验证表明，算法最初提取的候选目标经高分二号、高分七号及Sentinel-2多光谱影像逐点判读，确认317座GFPs，总体识别精度达到96.6%。误检目标中，包括短暂性移动船舶，以及掩膜不完善引起的设施误判。
图3 东南亚海域海上油气燃烧平台DNSGFD技术路线图
2.3 与其他数据集交叉对比
将本研究生成的DNSGFD清单与DAFI、TAI、VIIRS Nightfire（VNF）等数据集进行了交叉比对显示，DNSGFD成功捕获了DAFI v2目录中96.9%（124/128）的火炬平台，并额外探测出193座DAFI遗漏的火炬平台。这主要由于DAFI依赖较高的时间发生频率阈值过滤噪声，而DNSGFD通过夜间识别提升了候选池的纯度，从而在白天能以更宽松的纳入低频事件。VNF由于每日重访捕捉到了20个DNSGFD因卫星约11天重访周期及多云天气而遗漏的瞬时短周期燃烧事件；而DNSGFD凭借高空间分辨率，解混并识别出169座被VNF像元空间粗化、合并或漏检的密集簇状及微弱火炬平台。以火炬年发生频率对平台进行分级，DNSGFD对高频（>20%）与中频（10–20%）火炬的捕获率很高；对于发生频率低于10%的低频间歇性火炬，捕获率依然保持在98.2%，验证了该方法对小规模、间歇性排放源的高灵敏度。
图4 DNSGFD识别结果与其他数据集的交叉对比
3 研究结论
本研究构建了火炬燃烧探测的昼夜协同遥感检测框架（DNSGFD），通过综合利用SDGSAT-1夜间微光与热红外多模态数据进行高置信度初筛，并结合白天光学时间序列开展持续性验证，以克服传统遥感检测的不足，实现了对海上伴生气燃烧平台的定位提取。
空间分析表明，海域内伴生气燃烧平台的空间格局高度受控于自然地理约束与沉积构造单元。尽管多数平台作业于浅水大陆架区域，但在不同盆地间展现出显著的水深分异与离岸梯度特征，反映了陆架边缘效应等自然地理条件对海上油气工程设施布局的调控作用。
多源数据集交叉比对证实，该框架兼具高空间分辨率与对间歇性排放的高灵敏度，能够解混粗分辨率传感器难以区分的密集平台簇，还改善了传统白天光学算法火炬的漏检问题，有效补充了现有全球油气基础设施数据库。
发文信息：
该研究成果发表于国际遥感顶级刊物《Remote Sensing of Environment》。论文第一作者为中国地质大学（武汉）91吃瓜
硕士研究生张坤龙，通讯作者为中国科学院地理科学与资源研究所付东杰副研究员，合作作者包括中国科学院地理科学与资源研究所苏奋振研究员、汤嘉盛博士、张冰玥博士。该研究得到了中国科学院战略性先导科技专项资助。
Zhang, K., Fu, D.*, Tang, J., Zhang, B., Su, F. Synergistic day-night multi-modal framework for offshore gas flare detection using SDGSAT-1 in the Southeast Asian Seas. Remote Sensing of Environment, 2026, 337: 115337. //doi.org/10.1016/j.rse.2026.115337
