Die Bodentemperatur ist ein wichtiger Parameter für den Energiehaushalt der Erdoberfläche und den Wasserzyklusprozess. Die thermische Infrarot-Fernerkundung ist die wichtigste Datenquelle für die Rückführung der Bodentemperatur und der Split-Window-Algorithmus ist der am weitesten verbreitete Rückführungsalgorithmus. In dieser Studie wurde die Form des Split-Window-Algorithmus zur Rückführung der Bodentemperatur aus den thermischen Infrarotdaten von GF5B unter Berücksichtigung der spektralen Eigenschaften des GF5B-Sensors abgeleitet. Es wurden zwei Formen des Split-Window-Algorithmus zur Rückführung der Bodentemperatur aus den thermischen Infrarotdaten von GF5B unter Berücksichtigung des Einflusses von Wasserdampf auf die Rückführung der Bodentemperatur abgeleitet. Die Koeffizienten des Split-Window-Algorithmus unter unterschiedlichen Feuchtigkeitsbedingungen wurden jeweils abgeleitet, und die Form des Split-Window-Algorithmus mit der optimalen Genauigkeit wurde als Anwendung für die Rückführung der Bodentemperatur aus den thermischen Infrarotdaten von GF5B ausgewählt. Es wurden wichtige Parameter, die für die Algorithmen zur Abschätzung der Bodenemission und des atmosphärischen Wassergehalts benötigt werden, unter Verwendung der verbesserten NDVI-NDWI-Schwellenwertmethode und der Feuchtigkeits-Split-Window-Kovarianz-Varianz-Verhältnismethode abgeschätzt. Die Algorithmen wurden in vier verschiedenen Experimentierbereichen zur Rückführung der Bodentemperatur angewendet, und die Ergebnisse wurden mit den gemessenen Bodentemperaturdaten der HiWATER-Station und den MODIS-Bodentemperaturprodukten verifiziert. Die Ergebnisse zeigten, dass die Validierungsfehler der Bodentemperaturrückführung tagsüber und nachts 1,88 K und 0,99 K betrugen, wobei der Fehler nachts geringer als tagsüber war. Der Vergleich der MOD11A1-LST-Produkte zeigte, dass mit Ausnahme des Experimentierbereichs Tangshan in Hebei, der aufgrund von Wolkenbedeckung zu schlechten Vergleichsergebnissen führte, die Temperaturunterschiede in den anderen drei Experimentierbereichen nicht mehr als 1,5 K betrugen, was darauf hinweist, dass der entwickelte Split-Window-Algorithmus eine hohe Genauigkeit bei der Rückführung der Bodentemperatur aufweist.

Inlands-Satellit GF5B; thermische Infrarotdaten; Bodentemperatur; Split-Window-Algorithmus; Abschätzung der Bodenemission; Abschätzung des atmosphärischen Wassergehalts; Validierung der Genauigkeit; Validierung der Bodenstation; Kreuzvergleich der Bodentemperatur