【数据集】基于累计分布函数匹配CDF Matching与多分辨率卡尔曼滤波MKF相联合的地表温度（2002-2020）

论文《A new land surface temperature fusion strategy based on cumulative distribution function matching and multiresolution Kalman filtering》（Xu & Cheng, 2021），该研究提出了一种基于累计分布函数匹配（CDF Matching）与多分辨率卡尔曼滤波（Multiresolution Kalman Filtering, MKF）相联合的地表温度（Land Surface Temperature, LST）融合战略，旨在天生高质量、全天候、时空连续的LST产品。
本博客将从输入数据、处置处罚流程、模拟结果、验证结果等方面举行详细表明。
数据概述

一、输入数据

论文中融合LST数据所需的主要数据泉源包括：
1. 卫星遥感数据

    数据范例   数据产品   分辨率   用途         被动  
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