上世纪80年代初期，旨在提高遥感地表温度空间分辨率的地表温度空间降尺度技术开始走进人们视野，经过30多年的不断发展，已逐渐成为热红外遥感领域的重要分支领域。近年来，该领域的理论方法体系已日趋完善，但尚存如下瓶颈:缺乏对地表温度降尺度中最优回归窗口的深入探讨，缺乏准确衡量地表温度降尺度算法性能的评价指标。这些不足极大地制约了降尺度模型性能的进一步提高。围绕这两个关键科学问题，本研究对地表温度降尺度中最优回归窗口和评价指标体系进行了全两、系统而深入的探索。本文的学术贡献主要体现在以下两个方面:　　(1)针对最优回归窗口的问题:研究发现最优局域窗口大小和降尺度前后分辨率比值呈现出明显的线性关系，该关系的包络线可以有效地判断出精度和时间效率兼顾的最优局域窗口。由于仅根据地表覆盖类型难以确定最佳的回归策略，借鉴升尺度一降尺度验证策略的思想，构造了一种非直接的二次升尺度策略:利用局域窗口和全局窗口分别将低分辨率影像降尺度为中等分辨率影像，并分析此时两种窗口策略的优劣，以此推测中等分辨率影像降尺度为高分辨率影像时的效果。验证结果表明，该策略的精度达到72％。进一步分析显示，基于历史数据，局域窗口策略可以改进为逐像元变化的局域窗口策略。这些策略有助于选择出降尺度的最适窗口，进而有效改进降尺度模型精度。　　(2)针对评价体系的问题:设计了一个简单而又灵活的地表温度降尺度评价指标(Simple yet Flexible Index，SIFI)。该指标主要涵盖四个步骤:①降尺度细节提取（旨在抑制温度反演误差）、②高斯归一化（旨在抑制温度形式和对比度造成的影响）、③原始低分辨率、降尺度和高分辨率影像三者比较（旨在抑制降尺度前后分辨率比值差异的影响）、④分段比较（旨在指示不同降尺度的状态）。利用像元值模拟和真实的热红外数据的验证结果表明，SIFI能够较为有效地抑制与降尺度过程无关的误差及其它影响因素，其总体性能优予大多数经典评价指标（如中误差）。以上设计使得SIFI能够更准确评估降尺度模型的性能，为今后降尺度模型的进一步改进奠定了基础。