陆地表面温度（LST）是研究陆地表面过程最重要和最广泛使用的参数之一。中分辨率成像分光仪（MODIS）的地表温度产品（如 MOD11A1 和 MYD11A1）可以提供覆盖全球的中等时空分辨率的地表温度信息。然而，由于云污染等因素造成的缺失值，这些数据的应用受到了阻碍，这表明有必要制作一个类似于MODIS的无缝全球LST数据集，但目前还没有这种数据集。在本研究中，我们利用时空补缺框架，在标准MODIS LST产品的基础上，生成了2003年至2020年全球1 km每日（日中和夜中）无缝类MODIS LST数据集。
研究区域几乎涵盖整个全球陆地表面，包括 178块 MODIS 瓦片。本研究使用的主要数据是2003 年至2020年的1公里每日MODIS LST产品第 6 版。该产品基于美国国家航空航天局（NASA）的地球观测系统（EOS）卫星Terra Aqua（MOD11A1 和 MYD11A1）。这两颗卫星每天进行四次观测（即当地时间 10:30 和 22:30，Terra：T1 和 T3；13:30 和 01:30，Aqua：T2 和 T4）： T2 和 T4）。使用的另外两个辅助数据集是年度 MODIS 土地覆被产品（MCD12Q1）和根据夜间光观测数据及其周边农村地区得出的城市范围。我们的分析排除了 MCD12Q1 产品中的水像素。
该方法包括两个步骤 (1) 数据预处理和 (2) 时空拟合。在数据预处理过程中，我们过滤了数据质量较低的像素点，并利用同一天另外三个时间点观测到的LST填补了空白。在时空拟合过程中，我们首先使用平滑样条函数，根据每个像素点的年月日（自变量）拟合观测数据的时间趋势（总体平均值）。然后，我们对每天的观测值和总体平均值之间的残差进行时空插值。最后，我们将总体平均值与内插残差值相加，估算出LST的缺失值。
结果表明，原始MODIS LST中的缺失值得到了有效和高效的填补，并且降低了计算成本，而且不存在其他无缝LST数据集可能存在的大面积缺失值（尤其是在瓦片边界附近）造成的明显块状效应。全球范围内不同缺失率的交叉验证结果表明，间隙填充的LST数据具有较高的精度，日中（13:30）和夜中（01:30）的平均均方根误差（RMSE）分别为1.88和1.33。空间分辨率为1公里的无缝全球日（昼中和夜中）LST数据集在全球城市系统研究、气候研究和建模以及陆地生态系统研究中具有重要用途。
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