一种集成空间辅助变量和条件生成对抗网络的云覆盖区遥感地表温度插补方法

本发明提出了一种集成空间辅助变量和条件生成对抗网络的云覆盖区遥感地表温度插补方法，首先在时空完整性较好的月合成地表温度数据进行CGAN模型预训练，使得模型在训练过程中均衡地考虑到不同区域特性；再基于日尺度数据进行迁移训练，使其适用于逐日地表温度的插补，并且在插补过程中采用空间渐进插补策略，通过考虑插补区域的背景信息，从云覆盖边缘逐步向云覆盖中心插补消除边缘效应，从而实现对云覆盖区域地表温度的精确插补。