本論文では、地表面温度（LST）の重要性を強調し、特に急速に温暖化が進む北極地域における気候変動の監視における役割を論じています。長期的な衛星ベースのLST記録が気候傾向の検出に不可欠である一方で、従来の高解像度放射計（AVHRR）が提供するデータは解像度が粗く、寒冷地のダイナミクス解析には限界がありました。本研究では、AVHRRのデータを基にした新しい42年間のパンアークティックLSTデータセットを導入し、1kmの解像度へのダウンサンプリングを行っています。この超解像アルゴリズムは、MODISのLSTデータを使用して学習され、高解像度の土地利用、デジタル標高、植生の高さマップに基づいて、我々のモデルに適合しています。この結果得られたデータセットは、四半期ごとのペルマフロストのモデル化や、グリーンランドの氷床の表面質量収支の評価を可能とし、さらに将来の衛星ミッションへの応用可能性を示唆しています。