Las imágenes de infrarrojo térmico (TIR) se adquieren normalmente a una resolución de píxel más gruesa que la de los sensores de onda corta en la misma plataforma satelital y, a menudo, la resolución TIR no es adecuada para monitorear las condiciones de los cultivos de campos individuales o los impactos de los cambios en la cobertura del suelo que se encuentran a escalas espaciales significativamente más finas. En consecuencia, se han desarrollado técnicas de agudización térmica para agudizar las imágenes TIR a resoluciones de píxel de banda de onda corta, que a menudo son lo suficientemente finas para aplicaciones a escala de campo. Una técnica clásica de agudización térmica, TsHARP, utiliza una relación entre la temperatura de la superficie terrestre (LST) y el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) desarrollada empíricamente a la resolución de píxel TIR y aplicada a la resolución de píxel NDVI. Sin embargo, estudios recientes muestran que las relaciones únicas entre la temperatura y el NDVI pueden existir solo para una clase limitada de paisajes, con vegetación mayormente verde y condiciones homogéneas de aire y suelo. Para extender la aplicación de la agudización térmica a condiciones más complejas, se ha desarrollado una nueva técnica de afilado de minería de datos (DMS). El enfoque DMS construye árboles de regresión entre las temperaturas de brillo de la banda TIR y las reflectancias espectrales de onda corta basadas en características intrínsecas de la muestra. Una comparación de técnicas de agudización aplicadas en un área agrícola de secano en el centro de Iowa, una región agrícola irrigada en las Llanuras Altas de Texas y un paisaje naturalmente vegetado heterogéneo en Alaska indica que el DMS superó a TsHARP en todos los casos. Los patrones artificiales en forma de caja en LST generados por el enfoque TsHARP se reducen considerablemente utilizando el esquema DMS, especialmente en áreas que contienen cultivos irrigados, cuerpos de agua, nubes delgadas o terreno. Si bien la técnica DMS puede proporcionar imágenes TIR de alta resolución, existen límites en las relaciones de agudización que se pueden implementar razonablemente. En consecuencia, las técnicas de agudización no pueden reemplazar las imágenes de banda térmica reales a resoluciones finas o misiones que proporcionan imágenes de banda térmica de alta calidad a alta resolución temporal y espacial, críticas para muchas aplicaciones de gestión agrícola, de uso del suelo y de recursos hídricos.