地表温度是地表的重要物理参数,是研究地表、大气相关地表特征参数的重要指标。随着热红外遥感技术的不断发展,利用热红外遥感数据反演地表温度已经成为研究热点。随着温度反演算法研究的日渐成熟,如何来提高温度反演结果的空间分辨率则成为了热红外遥感的研究重点。提升温度反演结果空间分辨率的过程也称之为空间降尺度。本文以北京地区作为实验区域,以ETM+遥感影像数据作为数据源,利用单窗算法来实现地面温度的反演。通过研究低空间分辨率下的地表温度与地表特征参数之间的相关性关系,并将这种关系应用到高空间分辨率来提升地表温度结果的空间分辨率。选取的地表特征参数包括植被指数、植被覆盖度、地表反照率以及不透水层指数。通过研究地表温度与地表特征参数之间的关系,采用Ts HARP方法、HUTS方法对反演的地表温度进行空间降尺度研究,并在研究城镇地区地表温度与不透水层指数(ISP)相关关系的基础上,提出以ISP来改进Ts HARP方法(MTs HARP)。共设置120m及60m两种空间分辨的降尺度,分别得到60m和30m空间分辨率的降尺度温度图像。通过对比60m分辨率的降尺度图像与反演的60m分辨率的温度图像的统计结果,来对不同方法温度降尺度效果进行评价。以IDL语言为基础,基于ENVI二次开发技术,实现了整个降尺度的研究过程。通过研究表明,NDVI与地表温度LST的二次拟合方程拟合优度最高,相关性最强,在城镇区域,地表温度LST与不透水层覆盖度(ISP)呈正相关性。三种方法的降尺度图像较好的保留了原有温度图像的空间特征,与地表类型特征较为吻合。MTs HARP方法通过引入不透水层指数(ISP)进行降尺度,对于城镇区域的温度刻画更为准确,其降尺度效果要优于Ts HARP方法和HUTS方法。结果表明利用地表温度与地表特征参数的相关关系来进行空间降尺度可以提高地表温度的空间分辨率,且具有一定的精度。