Resumen

Debido a las restricciones técnicas, la resolución espaciotemporal de los datos de la temperatura superficial terrestre (LST) obtenidos por teledetección por satélite es relativamente baja, lo cual limita el uso potencial de los datos. En este artículo se propone un algoritmo de reducción de escala de la LST basado en un modelo regresivo, ponderado geográficamente, no lineal que selecciona la combinación óptima de parámetros para reducir la resolución espacial de la LST. El modelo fue aplicado en la ciudad de Jinan en el norte de China y en la ciudad de Wuhan en el sur de China en diferentes estaciones. Los resultados indicaron que el modelo funcionó de manera correcta en las zonas de estudio donde se registró tanto un error cuadrático como un error medio absolutos menores frente al modelo lineal.

• Materias:Parámetros de modelado Geodinámica Campos cuadráticos Teledetección
• Subjects:Modeling parameters Geodynamics Quadratic fields Remote sensing
• Palabras claves:Temperatura de la superficie terrestre (TST); Regresión geográficamente ponderada no lineal (NL-GWR); Reducción de escala espacial; Selección de índices
• Keywords:Land surface temperature (LST); Non-linear geographically weighted regressive (NL-GWR); Spatial downscaling; Indices selection