地表温度反演算法的研究及基于深度动态学习神经网络和辐射传输模型的应用

本文针对地表温度反演算法进行了研究，并基于深度动态学习神经网络和辐射传输模型提出了一种新的应用方法。通过这种方法，可以在保持原有本义的前提下，对地表温度进行准确的反演。在实验中，我们使用了多种计算机相关的文件扩展名，如.exe、.c和*.py等文件，这些文件的选择是为了更好地描述和说明算法的实现过程。通过对文件标题的修改，我们确保了内容与标题的一致性，同时增加了标题的长度，使得用户更容易找到相关信息。具体研究过程和结果在以下内容中详细介绍。