La temperatura de la superficie terrestre (LST) es un factor ambiental significativo en muchos estudios. Los métodos de estimación de LST requieren varios parámetros, como la emisividad, la temperatura, la transmitancia atmosférica y el vapor de agua. La incertidumbre en estos parámetros puede causar errores en la estimación de LST. El presente estudio muestra cómo las imágenes de vapor de agua del espectrorradiómetro de imagen de resolución moderada (MODIS) pueden mejorar la precisión de LST del Landsat 8 en diferentes coberturas terrestres de las regiones áridas de la provincia de Yazd en Irán. Para este propósito, se analiza la variación del vapor de agua para diferentes coberturas terrestres en diferentes estaciones. La validación se realiza utilizando métodos basados en T y de validación cruzada. La imagen del vapor de agua atmosférico se estima utilizando el sensor MODIS, y se investigan sus cambios en diferentes coberturas terrestres. Las tierras desnudas y la vegetación dispersa muestran los niveles de precisión más altos y más bajos para la validación basada en T, respectivamente. El error cuadrático medio (RMSE) también se calcula como 0.57 grados C y 1.41 grados C para los algoritmos de ventana dividida (SW) mejorados y generales, respectivamente. Los resultados de la validación cruzada muestran que el uso de las imágenes de vapor de agua de MODIS en el algoritmo SW conduce a una reducción de aproximadamente el 2.2% en el área donde el grupo RMSE está por encima de 5 grados C.