公里级、空间完整（无缝）的地表温度产品在全球变化等领域具有广泛的应用需求。基于遥感观测反演的地表温度具有较高的可信度，融合从热红外和微波观测反演的地表温度，是获取具有一定精度、空间完整地表温度的有效途径。基于这一指导思想，作者发展了反演中国区域1km、无缝地表温度的方法框架，生成了中国区域1km空间无缝地表温度产品（2002-2020）。

首先采用基于查找表的AMSR-E/AMSR2地表温度反演算法反演得到AMSR-E/AMSR2地表温度，然后采用DINEOF填补轨道间隙，之后使用地理加权回归对AMSR-E/AMSR2地表温度进行降尺度，得到1km地表温度，最后使用多尺度卡尔曼滤波融合1km AMSR-E/AMSR2地表温度和MODIS地表温度，生成1km无缝地表温度数据集。地面验证评价结果表明，该LST产品的均方根误差（RMSE）约为3K。

图1 2015年7月15日中国区域1km空间无缝地表温度

数据下载网址：https://zenodo.org/record/8271665

参考文献：

Zhang, Q., & Cheng, J. (2020). An Empirical Algorithm for Retrieving Land Surface Temperature from AMSR-E Data Considering the Comprehensive Effects of Environmental Variables. Earth and Space Science, 7, e2019EA001006 (下载)

Zhang, Q., Wang, N., Cheng, J., & Xu, S. (2020). A Stepwise Downscaling Method for Generating High-Resolution Land Surface Temperature From AMSR-E Data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 5669-5681 (下载)

Xu, S., & Cheng, J. (2021). A new land surface temperature fusion strategy based on cumulative distribution function matching and multiresolution Kalman filtering. Remote Sensing of Environment, 254, 112256 (下载)