Пространственно-временное слияние — это наиболее эффективный на сегодняшний день метод объединения высокопространственного и высоковременного разрешения изображений, имеющий важное значение для производства детализированных продуктов дистанционного зондирования. Однако подавляющее большинство моделей пространственно-временного слияния разработаны на основе отражательной способности поверхности и индексов растительности, и редко применяются к температуре поверхности земли (LST, Land Surface Temperature); кроме того, существующая оценка моделей слияния температуры поверхности недостаточно учитывает влияние различных комбинаций данных и корреляции данных на производительность модели. В данной работе на основе четырёх типов моделей пространственно-временного слияния (ESTARFM, STRUM, FSDAF и EDCSTFN) сравниваются результаты слияния температуры поверхности, а также анализируется влияние среды поверхности, различий в пространственном масштабе данных и корреляции данных на результаты слияния. Результаты показывают: (1) модель EDCSTFN обеспечивает наивысшую точность слияния LST, затем следуют FSDAF и ESTARFM, точность модели STRUM относительно ниже; визуальный эффект слияния изображений у моделей ESTARFM и EDCSTFN лучше, тогда как у моделей STRUM и FSDAF изображения сливаются более плавно. (2) Все четыре модели показывают наилучший эффект слияния в области с однородной структурой поверхности, затем в областях с явными фенологическими изменениями, и худшие результаты в районах с сложным типом покрытии поверхности. Модель EDCSTFN сохраняет высокий уровень точности в разных поверхностных средах, особенно в сложных типах покрытия, но в районах с простой структурой поверхности уступает модели ESTARFM. (3) С увеличением различий в пространственном масштабе точность слияния у моделей ESTARFM, STRUM и FSDAF закономерно снижается, в то время как у модели EDCSTFN такой тенденции нет. (4) С понижением корреляции данных у всех четырёх моделей точность слияния закономерно снижается, при этом модель EDCSTFN демонстрирует относительно лучшую стабильность и устойчивость.

пространственно-временное слияние, температура поверхности, ESTARFM (Улучшенная;пространственная;и;временная;адаптивная;модель;слияния;отражательной;способности), STRUM (Пространственно;и;временно;разделяющая;модель), FSDAF (Гибкое;пространственно-временное;слияние;данных), EDCSTFN (Улучшенная;глубокая;сверточная;сеть)