研究目的
提出并评估一种利用随机森林（RF）回归算法将中分辨率成像光谱仪（MODIS）的990米分辨率地表温度（LST）降尺度至90米的方法。
研究成果
所提出的基于射频的降尺度方法能以高精度和强鲁棒性将地表温度从990米有效降尺度至90米，其性能优于TsHARP方法。引入多个地表参数增强了该方法的可靠性。
研究不足
该研究仅限于西班牙塞哥维亚的佩尼亚罗拉山区，降尺度方法的准确性可能因不同的地理和气候条件而有所变化。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于随机森林回归算法的土地表面温度降尺度研究
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于随机森林回归算法的土地表面温度降尺度研究
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518393
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本研究提出一种基于随机森林（RF）回归算法的土地表面温度（LST）降尺度方法，将中分辨率成像光谱仪（MODIS）的990米分辨率LST数据降尺度至90米。以90米分辨率的高级星载热发射和反射辐射计（ASTER）LST产品作为更精细尺度的验证参考。该方法基于LST与多种地表参数（包括波段反射率、光谱指数、土地覆盖类型及地形因子）之间的关系构建。在西班牙塞哥维亚省佩尼亚罗拉山区对该降尺度方法进行验证，通过对比降尺度LST与参考LST证明该方法具有较高精度。此外引入另一种热红外影像锐化算法（TsHARP）获取更高分辨率LST，与所提方法进行更深入对比。采用均方根误差（RMSE）和偏差指标评估结果表明，相较于TsHARP，RF降尺度方法具有更高的精度与稳健性。
作者：
Wan Li，Li Ni，Zhao-Liang Li，Hua Wu
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