A robust framework for accurate land surface temperature retrieval: Integrating split-window into knowledge-guided machine learning approach
Cheng, Yuanliang; Wu, Hua ; Li, Zhao-Liang; Göttsche, Frank-M.
1,2; Zhang, Xingxing; Li, Xiujuan; Zhang, Huanyu; Li, Yitao
1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1,2; Zhang, Xingxing; Li, Xiujuan; Zhang, Huanyu; Li, Yitao1 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Meteorologie und Klimaforschung (IMK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsmonat/-jahr | 03.2025 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 0034-4257 KITopen-ID: 1000178539 |
| HGF-Programm | 12.11.26 (POF IV, LK 01) Aerosol-Cloud-Climate-Interaction |
| Erschienen in | Remote Sensing of Environment |
| Verlag | Elsevier |
| Band | 318 |
| Seiten | Article no: 114609 |
| Vorab online veröffentlicht am | 22.01.2025 |
| Nachgewiesen in | Scopus OpenAlex Web of Science Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |