定量遥感要生成产品就得做真实性检验，验证反演的结果对不对。但地表太复杂多样了，基于很多假设和忽略做出来的反演算法，算出来结果肯定误差很大。但这误差还要通过地面多个点的测量来评价。虽然有人做了优化布点，但到底是地面点的观测准还是遥感的观测准？    
   做遥感的觉得可以用多点的平均值做为真值来检验反演的结果，某些用数据的老师反而觉得遥感的准，毕竟地面异质性太大，几个点怎么能代表一个区域的真值呢？遥感反而是直接观测一个区域，所以他们觉得遥感准。但反演的，知道反演里有各种简化和不确定性，所以可能更相信地面实实在在用仪器测出来的结果。

   听过几次项目内的讨论，经常有专家说要搞清楚到底有没有真值。但大家主要是提问题引思考，好像没听到过一种答案。可能有人回答过了，我没有听到。

   像元的真值，细想起来容易糊涂。比如地表温度，我们常用温度计测一个点的温度，测出来的这个温度的意义是基本明确的。但一个1km的样方内，有高的温度有低的温度，遥感测出来的这个样方的“温度”是什么意义呢？李小文老师博客里曾经用“人间四月芳菲尽，山寺桃花始盛开”来形象得描述这个问题。遥感测出来的这样的像元的温度有没有意义？能不能用另外一个物理量来表示像元的温度？

   如果跟某人说，这个区域的地表温度是多少多少，这句话可能是没有意义的。这个信息对听到这个信息的人没有任何指导价值。但如果这个信息用在分析这个地区平均的热力状况时，可能就有意义了。所以遥感要找对用户，用户要理解遥感，才能把遥感数据用好。

 
   用遥感来测海岸线、测耕地面积，测出来的结果跟像元大小有关系。这是尺度问题，因为分形造成的。所以，不同分辨率的遥感数据测出来的结果都对，要看用户如何根据需要选择哪个分辨率的结果。这样的参数，可以认为是“近似”没有真值的。说是近似，因为真实的地表的几何并不是理想中的分形可以无限地尺度变化下去。简单说这种参数是没有真值的。

   但对于土壤水分这样的物理参数，一个像元内，某一时刻某一深度范围内的水的量是固定的，不存在分形导致水的总量变化了，这样的参数应该是有真值的。这是这个真值有什么意义，还需要再考虑。

可以估计一下，一些具有几何性质的地表参数，比如耕地面积、积雪覆盖面积、湿地面积等，没有真值，需根据应用找到一个合适的尺度，再谈其真值。而对于土壤水分、雪水当量、植被含水量、降雨量等这样的参数，无论什么样的尺度，都应该有一个固定的真值。

   对于有真值的地表参数，遥感应该老老实实地想办法去把真值反演出来；对于依赖于尺度的值，可能需要先研究好用哪个尺度去测，测出来的对于应用才有意义。否则，一个像元里有40%地表冻了，60%地表没冻，这算是冻了还是没冻呢？说冻还是没冻有啥意义呢？

   对于这种需要二值判断的参数，对这种混合像元，一定要让用户来确定这样的混合像元是冻了还是没冻。可能图像越精细越好，但图像越精细，数据量也越大，所以到用户应用可接受的尺度来判断冻融最好。当然，实际中还受限于卫星数据的缺乏。被动微波遥感的观测尺度就没有精细的，只能在粗的水平上判断，但这个尺度又不是用户所要的，所以导致产品做出来也没人用，或者只能凑合用。