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文献综述
随着遥感技术的不断发展，遥感近地表气温反演已成为目前获取高时间/空间分辨率区域气温的最有效方法。
回顾和总结了几年来国内外近地表气温遥感反演研究进展，将其归纳为4类:大气廓线外推方法、地表温度植被指数方法、基于数据统计的方法以及基于地表能量平衡的方法。
[1]其中大气廓线外推法是基于近地表气温的自相关性进行研究的，运用的方法是空间插值法，因此本文涉及到的基于考虑变量的近地表气温空间化模拟的文献研究主要应用到的是后三种方法。
1.2.1地表温度-植被指数方法（TVX）1989年 Nemani[4]等人首次提出地表温度植被指数特征空间模型。
TVX方法估算近地表气温是基于遥感图像植被全覆盖时的地表温度近似等于该地点空气温度的假设。
因此，LST随着植被覆盖度的增加趋近于该点的空气温度，即使不发生蒸散发，全植被覆盖冠层的辐射温度也与冠层内空气温度保持平衡。
基于此，TVX方法能够成功地应用于空气温度的估算有两个限制条件[5]:( 1）在晴空条件下具有较为稳定的大气条件;(2）地表在一定范围内满足土壤水分均一的条件。
Zhu等[6]将植被指数与地表温度的负相关系数阈值降至0.1后，成功地利用TVX方法从 MODIS陆地产品中提取出了日最高气温和日最低气温，均方根误差为3.79℃。
Renaud 等[7]基于TVX模型估算了城市植被气温，均方根误差范围在3.34~6.23℃。
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