在广袤的农田里，土壤水分含量直接影响着作物收成；在干旱预警系统中，土壤水分是预测灾害的核心指标；在气候变化研究中，它更是解开地球水循环之谜的钥匙。然而，如何准确获取大范围土壤水分数据，一直是科学界的难题。卫星遥感技术虽能“一眼望千里”，但数据的真实性如何验证？地面监测站点虽能“精准把脉”，但其是否能真正代表卫星像元内方圆数十公里的复杂地表？

  近日，中国科学院空天信息创新研究院（以下简称空天院）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）发表最新成果，在全球尺度上揭示了土壤水分监测站点的空间代表性，并创新提出“站点相似面积比”指标，为卫星遥感数据验证提供了“精准标尺”。

  卫星“千里眼”遭遇地面“单点困局”

  卫星遥感，尤其是被动微波遥感技术，如同悬于太空的“超级湿度计”，能每隔数日绘制一张全球土壤水分分布图。然而，这些卫星图像的每个像素覆盖范围达数十平方公里，而地面监测站仅能获取“针尖大小”的数据。

  “就像用一张低像素照片去比对显微镜下的细胞——二者尺度差异巨大，直接对比可能会产生误差。”论文通讯作者曾江源研究员解释说。

  这种“面”与“点”的鸿沟，导致卫星数据验证长期存在不确定性。例如，同一卫星像素内可能同时存在农田、裸土、灌木丛等多种地表类型，而地面站点仅能反映其中一种环境。

  “过去我们就像‘盲人摸象’，难以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。

  给地表做“CT扫描”：创新指标破解异质性难题

  研究团队历时两年，对全球322个土壤水分站点展开“地毯式排查”。他们创造性地引入“扩展三重匹配技术”，将卫星观测、站点数据与高分辨率地表特征相结合，给地表做了一次精细的“CT扫描”。

  “我们首次系统量化了土壤质地、地表类型、海拔和植被覆盖度四大因素的空间异质性影响。”曾江源介绍说，“比如有些站点所在下垫面的地表类型单一，站点代表性高达0.9；而在一些复杂地表类型区域，代表性可能骤降至0.4。”

  研究团队发现，相比传统认知中的土壤质地差异，地表类型多样性才是影响站点代表性的最关键因素——这一发现彻底改变了卫星验证的优先级策略。

  “就像给每个站点配备‘环境身份证’，我们能精确评估它在多大范围内具有代表性。”曾江源举例说，若某农田站点的相似面积比达82%以上，意味着卫星数据验证时可重点参考该站点。

  据介绍，该研究提出的站点空间代表性及其影响因素的评估框架具有普适性，不仅可用于土壤水分观测，也可以用于地表温度、植被参数、积雪深度等其他地表参数，能够更好地服务于卫星产品的可靠性验证与应用。（光明网记者宋雅娟）