气温是人类生存环境的基本要素，生命与气温息息相关；高空间分辨率、网格化的气温数据能够更好的表达其连续分布的空间特征，并且可以和其他环境、遥感等数据高度兼容，将越来越受到重视。遥感是一种以物理手段、数学方法和地学分析为基础的综合应用技术，具有宏观、综合、动态和快速的特点。当前高分辨率的卫星热红外遥感技术的发展完善，为全面分析、研究热量资源和监测热场分布变化提供了可靠的手段。热红外图像是用卫星遥感方法研究地表热场分布状况最有价值的资料，为热环境质量评价和热源调查提供准确、丰富的信息，具有较好的应用价值和推广前景。利用热红外遥感信息来提高气温空间化精度是一个具有现实意义的研究。 采用了直接插值、气温垂直递减、多元回归三种空间化方法对辽西北地区20个气象站4月14日、7月26日、10月14日三天的日平均气温进行了空间化，并应用MODIS遥感数据、采用分裂窗算法反演了辽西北地区地表温度，通过分析反演地温与观测气温的关系，建立了它们二者的关系模型，利用这个模型就可以根据遥感地温来算出地温对气温的影响，也就可以对各种空间化方法的结果进行优化。本文是通过给插值结果图像和地温对气温影响图像之差一定的权值(本研究取权值为0.1)来实现空间化结果的优化。通过对4月14日、10月14日两天的日平均气温空间化结果进行优化的结果看，无论是MAE，还是MRE都呈下降的趋势，这说明利用遥感数据实现地温对气温的影响部分，并对空间化结果进行优化取得了较好的效果。而且优化后，各种空间化方法之间的误差差异呈减小的趋势，优化方法对误差大的方法优化效果更加明显，尽管如此，优化并不能改变空间化方法的好坏，只是使各种空间化方法之间的差异变小。最终生成了具有较高精度、1km×1km分辨率的日平均气温网格数据。 本文只采用了一种方法应用热红外遥感信息对气温空间化结果进行了优化，实际上气温与地温之间存在很好的关系，我们完全可以通过多种途径把地温的信息加入到气温空间化的研究中，本文只是对这方面工作做了初步探讨。