Our test sites were chosen to minim

Our test sites were chosen to minimize vegetation cover that would interfere with satellitemeasurement of the land-surface temperature, but in practical applications, vegetation cover and snow may hinder the availability of remotely sensed LST for this approach. Small-scale variations in surface composition and topographic conditions create different thermal components that are integrated over large areas for products with moderate spatial resolution, such as MODIS LST. Thermal-infrared sensors with higher spatial resolution, such as ASTER and ECOSTRESS, can be used to resolve the 100-m-scale horizontal changes in the extent of seasonally frozen ground and permafrost. Numerical modeling of the thermal regime of the ground using these surface temperature records may be useful to estimate the depth of thaw in ice-rich frozen grounds and permafrost.

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选择我们的测试地点是为了尽量减少可能干扰卫星的植被覆盖<br>测量土地表面温度，但在实际应用中，植被覆盖和积雪可能会阻碍这种方法的遥感LST的可用性。表面成分和地形条件的小范围变化会产生不同的热成分，这些热成分会在大面积上集成到具有中等空间分辨率的产品中，例如MODIS LST。具有较高空间分辨率的热红外传感器（例如ASTER和ECOSTRESS）可用于解决季节性冻结地面和永久冻土范围内100米尺度的水平变化。使用这些表面温度记录对地面的热状态进行数值建模，可能对估算富含冰的冻土和永冻土中的融化深度很有帮助。

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我们的试验场被选择最小化植被覆盖，这将干扰卫星<br>测量地表温度，但在实际应用中，植被覆盖和积雪可能会妨碍此方法提供遥感 LST。表面成分和地形条件的微小变化会产生不同的热元件，这些散分集成在空间分辨率适中的产品（如 MODIS LST）的大面积上。具有较高空间分辨率的热红外传感器（如 ASTER 和 ECOSTRESS）可用于解决季节性冻土和永久冻土范围的 100 米尺度水平变化。使用这些表面温度记录对地面热系统进行数值建模，可能有助于估计富含冰的冻土场和永久冻土的解冻深度。

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我们选择试验地点是为了尽量减少干扰卫星的植被覆盖<br>地表温度的测量，但在实际应用中，植被覆盖和积雪可能会妨碍这种方法的遥感地表温度的可用性。地表成分和地形条件的小尺度变化产生了不同的热成分，这些热成分在大面积上被整合为具有中等空间分辨率的产品，例如MODIS LST。利用ASTER和ECOSTRESS等空间分辨率较高的热红外传感器，可以解决季节性冻土和多年冻土范围内100m尺度的水平变化。利用这些地表温度记录对地表热状况进行数值模拟，可能有助于估计富冰冻土和多年冻土的解冻深度。<br>

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