本网讯  近日，公司崔玉环副教授团队指导本科生赵慧荣在《Sustainable Cities and Society》（中科院一区，IF=12.4）期刊发表题为” A multiscale and seasonal model for urban surface temperature prediction based on landscape, land use and spectral indices ”的研究论文。此项研究依托可解释机器学习算法，构建了城市地区地表温度预测模型，深入探究了该模型在不同时空尺度下的普适性，细致讨论了解释变量数量与模型精度、运行效率之间的平衡关系，这一研究成果为城市热环境的改善奠定了理论基础。

本研究提出了一种多尺度季节性预测模型。该模型以Landsat 8卫星数据为基础，融合景观特征、土地利用类型和光谱指数这三大类变量，运用三种机器学习算法（支持向量机SVM、随机森林RF和XGBoost）构建预测模型，并在中国多个典型区域开展验证工作。研究将多尺度、多季节变量与机器学习相结合，有效解决了传统模型泛化能力不足的问题。此外，此模型仅依靠公开卫星数据便可运行，为发展中国家或数据匮乏地区提供了低成本的地表温度（LST）预测工具。

公司太阳成官网测绘工程专业本科生赵慧荣为该论文第一作者，崔玉环副教授为通讯作者。该工作得到安徽省自然科学基金资助项目（2308085MD114）；国家自然科学基金项目（资助号32171573）和安徽省高校自然科学研究项目（2023AH051002）的资助。
  原文链接：https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106783（文图：崔玉环 编辑：王艳丽 预审：毛晓文  终审：张震）