Una evaluación razonable de la evapotranspiración (ET) es crucial para optimizar la gestión de los recursos hídricos agrícolas. En el estudio, utilizamos el modelo Data Mining Sharpener (DMS); las imágenes térmicas infrarrojas de Landsat se mejoraron de una resolución espacial de 100 m a 30 m. Luego utilizamos el Sistema de Balance de Energía en la Superficie (SEBS) para estimar la ET diaria durante la temporada de crecimiento de trigo de invierno en el Distrito de Riego de la Victoria del Pueblo en Henan, China. Se concluyó que los patrones espacio-temporales de la temperatura de la superficie terrestre y la evapotranspiración diaria permanecieron consistentes antes y después de la mejora. Los resultados mostraron que el valor R entre la ET de resolución espacial de 30 m y el valor por el método de covarianza de vórtices alcanzó 0.814, con un RMSE de 0.516 mm y un MAE de 0.245 mm. Todo esto fue mayor que el de la resolución espacial de 100 m (R fue 0.802, el RMSE fue 0.534 mm y el MAE fue 0.253 mm). Además, la imagen diaria de ET con una resolución espacial de 30 m mostró una textura clara y límites distintos, sin efectos de mosaico notables. Los cambios en la temperatura de la superficie y la ET fueron más consistentes en entornos subsuperficiales complejos. La evapotranspiración diaria del trigo de invierno fue significativamente mayor en áreas con sistemas de drenaje intrincados en comparación con otras regiones. Durante la etapa inicial de crecimiento, la evapotranspiración diaria disminuyó constantemente hasta la etapa de hibernación. Después de las etapas de enverdecimiento y entrelazado, comenzó a aumentar y alcanzó su punto máximo durante el período de tamaño. La correlación entre la radiación solar neta y la temperatura con la ET fue significativa, mientras que la humedad relativa y la humedad del suelo estaban correlacionadas negativamente con la ET. A lo largo del período de crecimiento, la radiación solar neta tuvo el mayor efecto en la ET.