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摘要：本发明公开一种顾及下垫面性质的LST数据空间分辨率提升方法，首先获取同一期Landsat高空间分辨率多光谱影像数据和热红外数据，采用多波谱数据进行下垫面性质分类；接着基于Landsat‑8数据运用劈窗算法反演地表温度，得到低分辨率LST数据；再次，使用Landsat高空间分辨率多光谱影像数据和热红外数据训练LGBM模型，构建了下垫面和LST的关系。接着使用训练好的模型计算得到高分辨率的LST数据；最后将目标LST与源LST进行比对，验证模型精度，建立修正函数确保目标LST在源LST空间尺度上精度相同。通过模型计算，将热波段的分辨率提升至30米，解决了现有LST数据精度停留在100米的问题，为热岛等相关研究提供更高精度的数据。
主权项：1.一种顾及下垫面性质的LST数据空间分辨率提升方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取同一期Landsat高空间分辨率多光谱影像数据和热红外数据，采用多波谱数据进行下垫面性质分类，分为不透水面，水面和绿地三种类型；S2：基于Landsat-8数据运用劈窗算法Split-WindowAlgorithm，SW算法反演地表温度，得到低分辨率LST数据；S3：使用Landsat高空间分辨率多光谱影像数据和热红外数据训练LGBM模型，构建了下垫面和LST的关系；S4：利用训练好的模型进行LST数据空间分辨率的提升，根据模型计算结果得到目标LST，将其与源LST进行比对，验证模型精度；S5：建立修正函数确保目标LST在源LST空间尺度上精度相同。
全文数据：
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百度查询： 南通大学 一种顾及下垫面性质的LST数据空间分辨率提升方法
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