摘要
气温是表征地球气候系统能量变化的重要指标，也是影响人类社会发展和生态系统稳定的关键因素。
获取高时空分辨率的气温数据对于气候变化监测、农业生产管理、灾害风险评估等方面具有重要意义。
传统的气象站点观测虽然精度较高，但站点分布稀疏，难以满足大尺度、高精度的气温数据需求。
遥感技术的发展为获取大范围、连续的气温数据提供了新的途径，其中，MODIS（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer）地表温度（LandSurfaceTemperature,LST）产品作为一种重要的热红外遥感数据，已被广泛应用于气温估算研究。
本文首先阐述了地表温度、气温以及MODISLST的概念，然后回顾了国内外基于MODISLST的气温估算方法，包括经验统计模型、物理模型和机器学习方法，并分析了不同方法的优缺点。
接着，总结了基于MODISLST的气温估算模型在不同区域和不同时间尺度的应用现状，并探讨了影响气温估算精度的主要因素。
最后，展望了基于MODISLST的气温估算的未来发展趋势，包括发展高精度、高分辨率的LST反演算法、结合多源数据和模型改进气温估算精度、以及加强气温估算结果在气候变化、农业生产和生态环境等领域的应用。
关键词：MODIS；地表温度；气温估算；时空规律分析；遥感
1.1地表温度地表温度（LandSurfaceTemperature,LST）是指地球表面与大气接触层的温度，是地表能量平衡的重要指标，也是联系地球大气系统和陆地生态系统的重要纽带。
地表温度受太阳辐射、地表反照率、地表覆盖类型、大气状况等多种因素影响，具有明显的时空变异特征。
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