科研团队突破土壤水分监测瓶颈，为卫星数据校验打造 “精确度量衡”
导读：中科院团队创新性提出 “站点相似面积比” 概念，成功攻克卫星遥感土壤水分数据的验证难题，为大区域地表参数监测提供了精确参照标准。在无垠的农田中，土壤水分含量对农作物的产量起着决定性作用；在干旱预警体系里，土壤水分是灾害预测的关键指标；于气候变化研究而言，它更是解开地球水循环奥秘的关键所在。然而，怎样精准获取大面积的土壤水分数据，始终是科学界面临的一大挑战。卫星遥感技术虽具备广阔的监测视野，但其数据的准确性该如何验证？地面监测站点虽能提供精确数据，可它真的能代表卫星像元内纵横数十公里的复杂地表状况吗？
近期，中国科学院空天信息创新研究院（以下简称空天院）的曾江源研究团队在《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（国际电气与电子工程师协会 - 地球科学与遥感学报）上发表了最新研究成果。该成果在全球范围内揭示了土壤水分监测站点的空间代表性，并创新性地提出 “站点相似面积比” 指标，为卫星遥感数据的验证提供了 “精确度量衡”。
卫星 “远视” 遇上地面 “单点困境”
卫星遥感，特别是被动微波遥感技术，宛如高悬于太空的 “超级湿度测量仪”，每隔几天就能绘制出一张全球土壤水分分布图。不过，这些卫星图像的每个像素覆盖面积可达数十平方千米，而地面监测站获取的数据范围却极为有限。
“这就好比用一张低像素图片去和显微镜下的细胞作对比，两者尺度差异悬殊，直接比较极易产生误差。” 论文通讯作者曾江源研究员如此解释。
这种 “面” 与 “点” 之间的巨大差距，使得卫星数据验证长期存在不确定性。比如，同一卫星像素范围内可能同时存在农田、裸土、灌木丛等多种地表类型，而地面站点只能反映其中一种环境的情况。
“以往我们就如同‘盲人摸象’，很难判断一个站点的数据究竟能在多大程度上代表整个区域。” 论文第一作者、空天院硕士生彭晨晨说道。
为地表做 “CT”：创新指标化解异质性难题
研究团队耗时两年，对全球 322 个土壤水分站点展开了全面细致的排查。他们创新性地采用 “扩展三重匹配技术”，将卫星观测数据、站点数据以及高分辨率地表特征相结合，如同给地表进行了一次精细的 “CT 扫描”。
“我们首次系统地量化了土壤质地、地表类型、海拔和植被覆盖度这四大因素对空间异质性的影响。” 曾江源介绍，“例如，部分站点所处下垫面的地表类型较为单一，其站点代表性可达 0.9；而在一些地表类型复杂的区域，代表性可能会急剧下降至 0.4。”
研究团队发现，相较于传统认知中土壤质地的差异，地表类型的多样性才是影响站点代表性的最核心因素 —— 这一发现彻底改变了卫星验证的优先级策略。
“这就像是给每个站点都配备了一张‘环境身份证’，我们能够精准评估它在多大范围内具有代表性。” 曾江源举例称，如果某农田站点的相似面积比超过 82%，那就意味着在验证卫星数据时可重点参考该站点。
据悉，该研究提出的关于站点空间代表性及其影响因素的评估框架具有通用性，不仅适用于土壤水分观测，对于地表温度、植被参数、积雪深度等其他地表参数同样适用，能够为卫星产品的可靠性验证与应用提供更优质的服务。