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科学者は、高解像度の世界的な地表温度観測のモデルを開発します

FY-3Dデータに基づいたGloSTFMマルチポラルディスプレイ。クレジット：空気 中国科学アカデミーの航空宇宙情報研究所のMeng Qingyan教授が率いる研究チームは、マルチソース衛星データを利用する高効率の空間的核融合モデルであるグローバルな空間的融合モデル（GlostFM）の開発に成功しました。 Fengyun-3D（FY-3D）衛星からの熱赤外線およびマイクロ波観測を統合することにより、GlostFMは、地表温度（LST）データの時空間分解能を強化します。調査結果はに公開されました 環境のリモートセンシング。 LSTは、気候変動、生態系、および人間の健康を研究するための重要な指標です。ただし、従来のリモートセンシングテクノロジーは、個々のセンサーからの限られた空間的解像度や雲のカバー干渉などの課題に直面していることが多く、データギャップや精度の低下につながる可能性があります。 これらの制限に対処するために、研究者は「画像ピラミッド」原理をマルチソース衛星データと組み合わせたGLOSTFMモデルを開発しました。この手法は、高解像度の熱赤外線画像（解像度が1 km）に低解像度であるが、全天候型マイクロ波データに層を階層化します。このモデルは、これらのレイヤーを徐々に統合して、高空間分解能グローバルLST製品を生成します。 FY-3Dの毎日の再訪機能を利用して、GlostFMはマイクロ波データを組み込んでクラウドで覆われた領域をカバーし、データ損失を大幅に削減します。 この研究では、研究者は、北京や上海などの主要都市を含む5つの代表的なグローバル地域やオーストラリアの農業地帯でGlostFMをテストし、印象的な結果をもたらしました。 GlostFMによって生成された融合した地表温度データは、高精度を示しており、温度推定値は実際の測定から平均2.87 kしか離れていません。さらに、データは0.98の相関係数（R²）を示しており、実際の観測と密接に整合しているため、気候と環境研究のための信頼できるツールになります。 さらに、GlostFMは25分で6億4800万ピクセルのグローバルデータを処理できます。これは、従来のモデルよりも数十倍速いです。この機能により、初めてリアルタイムで大規模なデータを処理できます。 この技術は、高解像度と地表温度モニタリングにおける広範なカバレッジとのトレードオフを克服することにより、気候モデリングと炭素中立性イニシアチブをサポートする高精度データを提供します。 詳細： Qingyan Meng et al、GlostfM：マルチソース衛星観測を統合するグローバルな空間的融合モデル地表面温度解像度を強化する、 環境のリモートセンシング （2025）。 doi：10.1016/j.ree.2025.114640 中国科学アカデミーが提供しています 引用：科学者は、2025年3月26日にhttps://phys.org/news/2025-03-scientists-high-解像度Global-surface.htmlから取得した高解像度の地球上の地表温度観測のモデルを開発しました（2025年3月26日） このドキュメントは著作権の対象となります。私的な研究や研究の目的のための公正な取引とは別に、書面による許可なしに再現される部分はありません。コンテンツは情報のみで提供されます。 #科学者は高解像度の世界的な地表温度観測のモデルを開発します