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摘要
针对在山地地貌下环境因子与地表温度(land surface temperature, LST)之间存在的空间特征问题，提出利用深度学习方法分析LST在不同植被情景下与环境因子的关系特征。结合山地LST的影响因素和模型特点，构建大青山LST预测模拟模型，利用模型做LST与环境因子变化分析。结果表明：构建的LST深度学习模型预测值与观测值空间分布特征吻合度高(R2为0.89,MAE为0.60℃,MSE为0.65℃);LST随NDVI、海拔和坡度的增加而降低，随平均气温和地表反照率的增加而增加；随NDVI的增大，LST随各环境因子变化的速率变化不同。研究表明，利用深度学习方法预测山地地貌LST的空间分布具有可行性，该方法有助于理解山地环境因子与LST的空间分布关系。
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