MODIS LST提供了全球覆盖、免费使用的一天四次的遥感温度观测。遥感温度对冻土研究尤其有用，是因为冻土观测站点十分少，如果能够建立观测站点温度（比如0cm地温）与LST之间的关系，那么有望得到区域的温度数据，很多区域冻土研究就可以开展。但MODIS LST存在严重云污染导致的数据丢失，而且这种丢失往往是大范围长时序的连续丢失。这使得传统的地统计方法很难被用于MODIS LST的有效插值。

我们从2011年开始思考MODIS LST缺失数据的插值问题。一种较好的思路是利用微波遥感得到的不受云影响的但空间分辨率很粗的温度数据，里面的难点是如何有效融合高空间分辨率的MODIS LST与粗分辨率的微波遥感温度，已经有很多这方面的研究工作，但目前好像没有特别有效的方法。与这个思路类似的是利用一些模型参与生成的再分析温度数据，也存在分辨率很粗，而且误差较大，存在同样有效融合的问题。