土壤水分是气候系统的关键变量，在农业、水文学、生态学和气候学等多个学科发挥着重要作用。对于一些需要开展水文和农业环境变化的精细监测区，往往需要高空间分辨率（百米甚至数十米）的土壤水分分布信息，但因为条件所限地面实测难以展开。卫星和无人机遥感融合，是获取高分辨率地表要素的重要手段。

中国科学院地理科学与资源研究所莫兴国研究员团队在海河支流唐河，采用数据挖掘锐化器算法完成了MODIS地表温度的降尺度。通过飞行载有Flir Tau2 640热红外传感器的大疆无人机 Matrice600 Pro，捕获了更高分辨率的地表温度，以此验证了降尺度地表温度的可靠性。与Sentinel-2卫星的可见光近红外图像的NDVI数据融合，完成了10米高分辨率的地表土壤干湿状态的精细捕捉。通过密集开展地面土壤水分观测，验证了研究结果，展示了卫星和无人机融合获取高时空分辨率地表水文要素的潜力。成果于近日发表在Remote Sensing.

论文第一作者为中国科学院地理科学与资源研究所程琳硕士生，通讯作者为莫兴国研究员，合作单位为丹麦无人机系统公司和丹麦技术大学，研究获得国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作重点专项”“地表要素的卫星和UAV多源遥感及其水文业务预报应用” 项目资助。

论文链接为：https://www.mdpi.com/2072-4292/15/3/744

Cheng, L.; Liu, S.; Mo, X.; Hu, S.; Zhou, H.; Xie, C.; Nielsen, S.;Grosen, H.; Bauer-Gottwein, P. Assessing the Potential of 10-m Resolution TVDI Based on Downscaled LST to Monitor Soil Moisture in Tang River Basin, China.Remote Sens. 2023, 15, 744.