Remote Sensing of Environment丨基于多源数据融合的全球地表土壤和植被温度反演研究

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转自：生态遥感前沿 1.  研究背景 土壤和植被温度对全球气候、生态和农业等领域至关重要，影响着地表能量平衡、水汽交换、碳循环、植物生理状态等过程。然而，当前研究多集中于地表空气温度或像素尺度的土地表面温度（ LST ），而缺乏完全基于观测的全球土壤和植被温度数据集。现有的土壤温度数据集，如 ERA5-Land 再分析数据集和基于机器学习的 GSBV 数据集，要么时间分辨率高但空间分辨率低，要么空间分辨率高但缺乏时间序列数据，且难以完全准确表示地表温度的真实分布。卫星遥感技术提供了一种获取全球尺度土壤和植被温度的途径，但完全依赖卫星信息的方法存在时空分辨率限制和数据缺失等问题。因此，本研究旨在开发一种基于多源数据融合的全球表层土壤和植被温度反演方法，以填补这一数据空白。 2. 创新之处 本研究提出了一 ………………………………