本数据采用Chen et al. 2017 JHM研究的方法，利用MYD11C3.00６和MＯD11C3.006两种产品计算得到全天空的地表温度结果，具体计算程序见本数据集的Global_monthly_LST.m。数据格式为*.mat, Global_monthly_LST.m程序给出了实例如何读取该数据。该数据空间分辨率为0.05度，网格中心的经纬度信息分别保存在latitude.mat和Lonitud.mat，由于内陆湖泊、水体的发射率反演的问题，本数据将所有内陆湖泊和水体的地表温度给了NaN值，具体采用的mask见mask.mat文件。经过与全球156个站点观测的LST的验证，总体RMSE为2.69k,mean bias为0.4K，在干旱和半干旱地区的RMSE为2.62K, mean bias为0.94.K.
2021-02-02
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国（约960万平方公里土地）的地表温度数据，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据（MOD11C1和MYD11C1），月数据（MOD11C3和MYD11C3）和气象站数据，以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的，然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明，重建结果与现场测量结果密切相关，平均RMSE为1.39°C，MAE为1.30°C，R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
2020-11-01
地表温度是地表能量平衡的重要参量之一。本数据集为2019年7-9月逐月的黑河流域典型站点无人机遥感地表温度数据；飞行使用大疆M600 pro无人机搭载FLIR VUE pro热像仪，分别以湿地内的SD站、绿洲内的DM站和荒漠内的HZ站为中心，观测了地表温度获取了地表亮温图像，无人机的飞行高度约300m，热像仪的像素为336x256，图像的空间分辨率为0.4m。地表温度反演算法为改进的单通道算法，将该算法应用于无人机热红外遥感传感器获取的地表亮温数据，最终得到0.4m空间分辨率的地表温度数据。
2020-07-24
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