La temperatura de la superficie terrestre (LST) es uno de los parámetros más importantes de las interacciones superficie-atmósfera. Los métodos para recuperar las LST a partir de datos de teledetección satelital son beneficiosos para modelar procesos hidrológicos, ecológicos, agrícolas y meteorológicos en la superficie de la Tierra. Muchos algoritmos de ventana dividida (SW), que se pueden aplicar a sensores satelitales con dos canales térmicos adyacentes ubicados en la ventana atmosférica entre 10 m y 12 m, requieren parámetros atmosféricos auxiliares (por ejemplo, contenido de vapor de agua). En esta investigación, se selecciona la cuenca del río Heihe, que es una de las regiones más áridas de China, como área de estudio. Se selecciona el Espectrorradiómetro de Imágenes de Resolución Moderada (MODIS) como caso de prueba. Los perfiles atmosféricos del Sistema Global de Asimilación de Datos (GDAS) del área de estudio se utilizan para generar el conjunto de datos de entrenamiento a través de simulaciones de transferencia radiativa. Se entrenan correlaciones significativas entre la radiancia atmosférica ascendente en el canal 31 de MODIS y los otros tres parámetros atmosféricos, incluyendo la transmitancia en el canal 31 y la transmitancia y radiancia ascendente en el canal 32, basándose en el conjunto de datos de simulación y formuladas con tres modelos de regresión. A continuación, se utiliza el algoritmo genético para estimar la LST. Las validaciones del método RM-GA se basan en el conjunto de datos de simulación generado a partir de perfiles de radiosonda medidos in situ y perfiles atmosféricos GDAS, las LST medidas in situ y un par de productos MOD11A1 de día y de noche en el área de estudio. Los resultados demuestran que RM-GA tiene una buena capacidad para estimar las LST directamente a partir de los datos de MODIS sin ningún parámetro atmosférico auxiliar. Aunque esta investigación es para aplicación local en la cuenca del río Heihe, los hallazgos y el método propuesto se pueden extender fácilmente a otros sensores satelitales y regiones con climas áridos y altas elevaciones.