地表温度(Land Surface Temperature,LST)是热环境监测中的重要参数之一.针对LST降尺度,开展了极端梯度提升树(Extreme Gradient Boost,XGBoost)用于LST的空间降尺度研究,对比分析了地表反射率、 光谱指数、 地形因子、 大气再分析数据、 经纬度以及地表覆盖类型6种回归核在不同组合形式条件下将1 km分辨率的MODISLST产品降尺度至100 m分辨率的LST的模型性能.研究结果表明,选取group2(光谱指数)、group4(光谱指数、 地形)、group7(光谱指数、 经纬度)作为回归核时,模型表现能力最好,此时均方根误差在2K左右,且能保持清晰的图像纹理.光谱指数对于LST降尺度的作用较为重要.单个局部研究区数据训练的降尺度模型泛化能力还是不够,为保证降尺度图像的准确性和相似性,XGBoost模型在训练过程中仍需选择更具代表性的训练数据.
地表温度 降尺度 机器学习 XGBoost