英文论文研究A novel fully coupled physical–statistical–deep learning method.pdf

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remotesensing

Article

ANovelFullyCoupledPhysical–Statistical–DeepLearning

MethodforRetrievingNear-SurfaceAirTemperaturefrom

MultisourceData

BaoyuDu1,2,†,KebiaoMao2,3,4,*,†,SayedM.Bateni5,FeiMeng1,Xu-MingWang3,ZhonghuaGuo3,

ChanghyunJun6andGuomingDu4

1SchoolofSurveyingandGeo-Informatics,ShandongJianzhuUniversity,Jinan250100,China

2InstituteofAgriculturalResourcesandRegionalPlanning,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,

Beijing100081,China

3SchoolofPhysicsandElectronic-Engineering,NingxiaUniversity,Yinchuan750021,China

4SchoolofPublicAdministrationandLaw,NortheastAgriculturalUniversity,Harbin150006,China

5DepartmentofCivilandEnvironmentalEngineeringandWaterResourcesResearchCenter,

UniversityofHawaiiatManoa,Honolulu,HI96822,USA

6DepartmentofCivilandEnvironmentalEngineering,Chung-AngUniversity,

Seoul06974,RepublicofKorea

*Correspondence:maokebiao@

†Theseauthorscontributedequallytothiswork.

Abstract:Retrievalofnear-surfaceairtemperature(NSAT)fromremotesensingdataisoftenill-

posedbecauseofinsufﬁcientobservationalinformation.ManyfactorsinﬂuencetheNSAT,whichcan

leadtotheinstabilityoftheaccuracyoftraditionalalgorithms.Toovercomethisproblem,inthis

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