本研究提出了一种一致性局部化两层深度神经网络回归方法，解决了空间数据回归的不足。分析表明，该方法在空间区域中的一致性和收敛速度优于现有方法，并成功应用于美国主要城市的月平均温度估计。

本研究提出TeX-NeRF方法，通过引入材料发射率和伪TeX视觉预处理红外图像，解决NeRF在低光环境下的3D场景重建问题，实现高质量重建和准确温度估计。实验表明，该方法的效果与高质量RGB图像相当，适用范围更广。