昆明理工大学唐伯惠教授团队提出了一种非线性通用分裂窗（NGSW）遥感反演算法，用于高空间分辨率山区地表温度（MLST）的反演。这个方法不仅可以有效消除地形和邻近效应的干扰，还可以恢复山区像元自身的热辐射特性。这种方法对于山区气候变化研究具有重要意义，有助于科学家们更准确地理解山地区域内的气候现象。此外，他们还采用了基于天空可视因子（SVF）的模型来模拟不同情况下的星上亮温数据，并结合大气辐射传输模型MODTRAN 5.2，以获得更精确的MLST反演结果。这篇论文进一步揭示了考虑复杂地形影响对山区像元尺度地表温度反演的重要性。
：昆明理工大学唐伯惠教授团队提出了一种非线性通用分裂窗（NGSW）遥感反演算法，用于高空间分辨率山区地表温度（MLST）的反演。
该方法主要基于太阳视场特性、多源信息融合、空间分辨率优化以及参数调整四个步骤。首先，通过大气模型获得高空间分辨率的太阳视场特性数据，然后使用相关统计学方法进行多源信息融合，以提高计算效率。接下来，通过超平面分解技术将地表反射器分割成多个独立的区域，每个区域对应一个相对独立的地表温度特征值。然后，通过对每个区域的地表温度特征值进行分析，建立非线性通用分裂窗模型，实现地表温度反演。最后，利用反演得到的地表温度特征值，进行精细化的山区气候因素研究。
该方法的优势在于可以有效地消除地形和邻近效应的干扰，恢复山区像元自身的热辐射特性。此外，基于天空可视因子（SVF）的模型和大气辐射传输模型MODTRAN 5.2相结合，可以获得更精确的MLST反演结果。
总结来说，该非线性通用分裂窗遥感反演算法不仅适用于高山地区地表温度的反演，也为其他复杂地形条件的研究提供了重要参考。该研究成果有望进一步推动我国山区气候因素研究的发展，对提升我国气象科学的整体水平具有重要的意义。