科研團隊突破土壤水分監測瓶頸，為衛星數據校驗打造 “精確度量衡”
導讀：中科院團隊創新性提出 “站點相似面積比” 概念，成功攻克衛星遙感土壤水分數據的驗證難題，為大區域地表參數監測提供了精確參照標準。在無垠的農田中，土壤水分含量對農作物的產量起著決定性作用；在干旱預警體系里，土壤水分是災害預測的關鍵指標；于氣候變化研究而言，它更是解開地球水循環奧秘的關鍵所在。然而，怎樣精準獲取大面積的土壤水分數據，始終是科學界面臨的一大挑戰。衛星遙感技術雖具備廣闊的監測視野，但其數據的準確性該如何驗證？地面監測站點雖能提供精確數據，可它真的能代表衛星像元內縱橫數十公里的復雜地表狀況嗎？
近期，中國科學院空天信息創新研究院（以下簡稱空天院）的曾江源研究團隊在《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（國際電氣與電子工程師協會 - 地球科學與遙感學報）上發表了最新研究成果。該成果在全球范圍內揭示了土壤水分監測站點的空間代表性，并創新性地提出 “站點相似面積比” 指標，為衛星遙感數據的驗證提供了 “精確度量衡”。
衛星 “遠視” 遇上地面 “單點困境”
衛星遙感，特別是被動微波遙感技術，宛如高懸于太空的 “超級濕度測量儀”，每隔幾天就能繪制出一張全球土壤水分分布圖。不過，這些衛星圖像的每個像素覆蓋面積可達數十平方千米，而地面監測站獲取的數據范圍卻極為有限。
“這就好比用一張低像素圖片去和顯微鏡下的細胞作對比，兩者尺度差異懸殊，直接比較極易產生誤差。” 論文通訊作者曾江源研究員如此解釋。
這種 “面” 與 “點” 之間的巨大差距，使得衛星數據驗證長期存在不確定性。比如，同一衛星像素范圍內可能同時存在農田、裸土、灌木叢等多種地表類型，而地面站點只能反映其中一種環境的情況。
“以往我們就如同‘盲人摸象’，很難判斷一個站點的數據究竟能在多大程度上代表整個區域。” 論文第一作者、空天院碩士生彭晨晨說道。
為地表做 “CT”：創新指標化解異質性難題
研究團隊耗時兩年，對全球 322 個土壤水分站點展開了全面細致的排查。他們創新性地采用 “擴展三重匹配技術”，將衛星觀測數據、站點數據以及高分辨率地表特征相結合，如同給地表進行了一次精細的 “CT 掃描”。
“我們首次系統地量化了土壤質地、地表類型、海拔和植被覆蓋度這四大因素對空間異質性的影響。” 曾江源介紹，“例如，部分站點所處下墊面的地表類型較為單一，其站點代表性可達 0.9；而在一些地表類型復雜的區域，代表性可能會急劇下降至 0.4。”
研究團隊發現，相較于傳統認知中土壤質地的差異，地表類型的多樣性才是影響站點代表性的最核心因素 —— 這一發現徹底改變了衛星驗證的優先級策略。
“這就像是給每個站點都配備了一張‘環境身份證’，我們能夠精準評估它在多大范圍內具有代表性。” 曾江源舉例稱，如果某農田站點的相似面積比超過 82%，那就意味著在驗證衛星數據時可重點參考該站點。
據悉，該研究提出的關于站點空間代表性及其影響因素的評估框架具有通用性，不僅適用于土壤水分觀測，對于地表溫度、植被參數、積雪深度等其他地表參數同樣適用，能夠為衛星產品的可靠性驗證與應用提供更優質的服務。