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目录

  • 数据概述
    • 一、输入数据
    • 二、生产流程与处理方法
      • 步骤一:生成被动微波LST数据(PMW LST)
      • 步骤二:CDF匹配提高高分辨率LST质量
      • 步骤三:多分辨率卡尔曼滤波(MKF)融合生成全时空覆盖LST
    • 三、模拟效果与实验结果
    • 四、生成空间完整全天候LST
    • 五、验证与精度评估
  • 数据下载
    • 下载方式1:国家青藏高原科学数据中心
    • 下载方式2:Zenodo
  • 数据处理-根据shp文件掩膜提取
  • 参考

论文《A new land surface temperature fusion strategy based on cumulative distribution function matching and multiresolution Kalman filtering》(Xu & Cheng, 2021),该研究提出了一种基于累计分布函数匹配(CDF Matching)与多分辨率卡尔曼滤波(Multiresolution Kalman Filtering, MKF)相结合的地表温度(Land Surface Temperature, LST)融合策略,旨在生成高质量、全天候、时空连续的LST产品。

本博客将从输入数据、处理流程、模拟效果、验证结果等方面进行详细解释。

数据概述

一、输入数据

论文中融合LST数据所需的主要数据来源包括:

1. 卫星遥感数据
在这里插入图片描述

数据类型数据产品分辨率用途
被动
http://www.dtcms.com/wzjs/351435.html

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