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文献综述
摘要：热红外地表温度是遥感水文模型中的关键参量。
然而，热红外波段在有云天气无法获取云下地表温度，影响时间序列数据获取与模型应用。
因此，开展热红外地表温度时间重建研究具有重要意义。
本课题以MODIS、Landsat与Sentinel等获取的热红外地表温度为研究对象，结合粗分辨率的被动微波地表温度或再分析地表温度，采用深度学习、时空融合等方法进行地表温度时间重建，并以气象站点观测温度进行验证。
关键词：地表温度；MODIS；数据融合；插值；时间重建一、引言地表温度（LST）是地表的辐射表面温度，通过给定遥感器的发射热红外辐射来测量。
传统上，地表温度是由气象站的辐射计记录的，从而得到原位点数据。
然而，在过去的几十年里，全球地表温度数据集已经可以通过卫星遥感获得。
这些地球观测任务包括中分辨率成像光谱仪（MODIS）、先进超高分辨率辐射计（AVHRR）和高级沿轨道扫描辐射计(AATSR)。
对于比较大的研究区域，卫星获得的地表温度比气象站的读数更好，尤其是在偏远地区。
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