Пространственно-временное слияние - это наиболее эффективный метод сочетания двух свойств: высокоточного пространственного разрешения изображения и высокочастотного разрешения по времени, имеет важное значение для производства точных продуктов дистанционного зондирования. Тем не менее, большинство моделей пространственно-временного слияния построено на основе отражательной способности поверхности и небольшого Индекса растительности и в меньшей степени применяются для температуры поверхности (LST); кроме того, существующие модели пространственно-временного слияния температуры поверхности плохо учитывают влияние различных комбинаций данных и корреляции данных на производительность модели. На основе этого, наша статья основана на четырех видах моделей пространственно-временного слияния (ESTARFM, STRUM, FSDAF и EDCSTFN), сравнивая результаты слияния температуры поверхности каждой модели, а также анализируя воздействие окружающей среды поверхности, различную пространственную шкалу данных и корреляцию данных на результаты слияния. Результаты показывают: (1) Модель EDCSTFN имеет наивысшую точность слияния LST, затем модель FSDAF и ESTARFM, модель STRUM относительно менее точная; Эффекты слияния ESTARFM и EDCSTFN имеют более высокий визуальный эффект, эффекты слияния STRUM и FSDAF более гладкие; (2) Четыре модели показали наилучшие результаты слияния в области однообразной структуры ландшафта, затем в области явных изменений фенологии и в области смешанных типов местности слияние было хуже. Модель EDCSTFN сохраняет высокую точность в различных условиях поверхности, особенно в областях смешанных типов местности, но в областях с простой структурой поверхности проявляется не так хорошо(3) С увеличением пространственного масштаба точность слияния моделей ESTARFM, STRUM и FSDAF показывает устойчивое снижение, в то время как у модели EDCSTFN нет тенденции на снижение; (4) При снижении корреляции данных точность слияния четырех моделей также показывает устойчивое снижение, при этом модель EDCSTFN проявляет относительно устойчивость и надежность.

Пространственно-временное слияние, температура поверхности, ESTARFM, STRUM, FSDAF, EDCSTFN