ارزیابی عملکرد مدل SADFAT در پیش بینی روزانه دمای سطحی زمین در محدوده شهر تهران

محدودیت هایی مانند پوشش زمانی کم و کوچک مقیاس بودن تصویر برداری مادون قرمز حرارتی در اقلیم شناسی شهری به عنوان یک چالش علمی عصر حاضر می باشد. برای رفع این مشکل، مدل های ادغام زمانی و مکانی تصاویر مانند SADFAT در سنجش از دور مورد توجه قرار گرفته است. در تحقیق حاضر قابلیت استفاده از مدل SADFAT برای بکارگیری ویژگیهای مکانی تصاویر سنجنده  OLIو زمانی سنجنده MODIS، به منظور برآوردLST  های مناطق شهری، ارزیابی شده است. داده های ورودی به مدل شامل رادیانس حرارتی تصاویر مودیس و لندست و باند قرمز و مادون قرمز نزدیک لندست جهت پیش بینی دمای سطح روزهای متوالی سال 2017 میلادی محدوده شهر تهران می باشد. الگوریتم با بکارگیری دو جفت تصویر مودیس و لندست در زمان مشابه و مجموعه هایی از تصاویر مودیس در زمان پیش بینی و تعیین ضریب تبدیل تغییرات رادیانس حرارتی پیکسل ناهمگن مودیس نسبت به پیکسل لندست، LST را در مناطق ناهمگن پیش بینی می کند.
برای ارزیابی نتایج مدل، تمامی پیکسل های تخمین زده شده به صورت نظیر به نظیر با پیکسل های تصویر مبنا در آن محدوده مقایسه شدند. میزان برآیند مقایسه برای روزهای فصل پاییز نشان می دهد که مدل SADFAT در این فصل بطور میانگین با ضریب همبستگی 86/0 و خطای خطای جذر میانگین مربعی 122/0 ، بالاترین دقت و در فصول دیگر با میانگین ضریب همبستگی 76/0 و خطای جذر میانگین مربعی حدود 4/0 ، دقت خوبی را ارایه نموده است . بنابراین با وجود برخی خطاهای سیستماتیک و متغیر موجود در تصاویر و اجرای الگوریتم، عملکرد این مدل برای پیش بینی LST در مقیاس زمانی روزانه و قدرت تفکیک مکانی 30 متر در شهر تهران خوب ارزیابی شد.