تقييم تباين درجة حرارة سطح الأرض في منطقة واسعة: نهج التوافق الزمني باستخدام صور الأقمار الصناعية ليوم واحد

ملخص تعتبر درجة حرارة سطح الأرض (LST) معلمة حيوية في العديد من التخصصات العلمية، بما في ذلك دراسات المناخ، ومراقبة البيئة، والتخطيط الحضري. تركز هذه الدراسة على المعلمة الحاسمة لـ LST وتطبيقاتها المتنوعة في فهم النظم الديناميكية للأرض. تتناول الدراسة قيود الطرق التقليدية لقياس LST وتؤكد على أهمية الاستشعار عن بُعد عبر الأقمار الصناعية للرصد على نطاق واسع. تستكشف تأثير تغييرات استخدام الأراضي وتغطية الأرض على LST، باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتعزيز الدقة. تقترح الدراسة نهجًا جديدًا لالتقاط بيانات الأقمار الصناعية في يوم واحد لتحقيق ظروف جوية متسقة، مما يقلل من الشكوك في تقديرات LST. تكشف دراسة حالة على مدينة تشانديغار باستخدام تعزيز الانحدار المتطرف (XGBoost) وآلة تعزيز الانحدار الخفيفة (Light Gradient Boosting Machine) وغابة عشوائية (RF) عن الأداء المتفوق لـ RF في توقعات LST خلال فصلي الصيف والشتاء. بناءً على هذه النتائج، توسع الدراسة تركيزها إلى رانشي، مما يوضح قوة RF بدقة مثيرة للإعجاب في التقاط تباينات LST. تساهم هذه الدراسة في سد الفجوات الحالية في مناهج تقدير LST على نطاق واسع، مقدمة رؤى قيمة لتطبيقاتها المتنوعة في فهم النظم الديناميكية للأرض.