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地表温度是表征地气间相互作用与能量平衡过程的重要参数,广泛应用于气候变化、环境监测等研究领域。不同于传统地面站点测量的费时费力,卫星热红外遥感技术可以更高效地获取连续且大范围的地表温度。随着多年的发展,我国的风云系列气象卫星已逐步具备成熟的对地观测能力并形成了极轨和静止卫星的组网观测体系。目前,受到卫星传感器以及物理机制的限制,现有地表温度产品只能提供单一的高空间或高时间分辨率的晴空地表温度信息。针对以上问题,本文以国产极轨卫星FY-3A/B和静止卫星FY-2E为数据源,发展了一种基于动态发射率的通用劈窗算法,并基于多源协同定量遥感产品生产系统（MuSyQ）生产了2009-2020年的FY-3 1km和2009-2018年的FY-2 1h/5km的地表温度产品,然后对两类地表温度产品进行云下地表温度重建和时空融合,实现了1h/1km高时空分辨率的全天候地表温度产品生产。具体研究内容与结论如下:（1）在FY-3 1km地表温度产品的生产中,首先使用ASTER产品（GED）生产了全球静态发射率底图以提高裸露地表的发射率估算精度,然后基于植被覆盖度的方法（VCM）并加入积雪覆盖度等动态变化信息以生产每日动态的地表发射率产品,最后基于FY-3A/B数据生产了MuSyQ 1km全球每日地表温度产品。在地表温度产品的精度验证中,首先分析了FY-3历史再定标系数对MuSyQ 1km地表温度产品精度的影响,结果表明使用历史再定标系数生产的地表温度产品精度与原始L1数据相比有显著提升。然后结合全球多个地面实测站点使用基于辐亮度（R-based）和基于温度（T-based）的方法进行精度验证,对于FY-3A地表温度产品,R-based在白天的RMSE为0.63K,夜晚的RMSE为0.69K;T-based在白天的RMSE为3.07K,夜晚的RMSE为2.48K。对于FY-3B地表温度产品,R-based在白天的RMSE为0.62K,夜晚的RMSE为0.69K;T-based在白天的RMSE为3.29K,夜晚的RMSE为2.41K。两种方法验证得到的精度较高,可以用于后续云下地表温度重建和时空融合的研究。（2）进一步将基于动态发射率的通用劈窗算法进行改进,并将该算法成功用于FY-2静止卫星数据的地表温度反演,生产了MuSyQ 1h/5km地表温度产品。使用两种方法对产品精度进行了验证:1)T-based的验证方法,使用Hi WATER和Oz Flux的地面实测数据进行了验证,结果表明在Hi WATER站点白天的RMSE为4.26K,夜晚的RMSE为3.02K;在Oz Flux站点白天的RMSE为4.20K,夜晚的RMSE为2.32K。2)交叉验证方法,以澳大利亚为研究区,使用MOD11、MYD11、MOD21和MYD21四种地表温度产品进行了交叉验证,四种产品对应的RMSE在白天分别为4.41K、3.79K、2.83K和2.72K,在夜晚分别为3.00K、3.28K、1.95K和2.17K。验证结果表明高时间分辨率MuSyQ 5km地表温度产品精度较高,可用于后续研究。（3）基于上文获取的高空间分辨率MuSyQ 1km和高时间分辨率MuSyQ1h/5km地表温度产品,首先使用增强型年周期模型（ATCE）对两种地表温度产品进行云下地表温度重建。然后,联合两种全天候地表温度产品,使用增强型自适应时空融合模型（ESTARFM）进行时空融合,完成研究区1h/1km高时空分辨率的全天候地表温度产品生产。最后,对于云下重建和时空融合结果开展精度评估工作,经站点实测数据验证,MuSyQ 1km和1h/5km重建后的云下地表温度的RMSE在白天分别为4.73K和4.91K,在夜晚分别为1.94K和3.63K。时空融合地表温度的RMSE在白天为4.81K,在夜晚为5.80K。