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随着定量遥感技术的发展,一些传统的由地面观测的小区域范围的陆面参数可以由遥感手段获得大范围区域的参数值,其中叶面积指数(LAI)和陆面温度(LST)是两个重要的地表参数,也是全球气候、环境变化等领域广泛使用的两个指标,MODIS LAI和LST两种产品具有广泛的使用价值,开展其产品真实性检验的研究具有重大意义。本文研究区为我国西北地区的黑河流域绿洲地区,使用的实验数据为2007年9月和2008年7月两次的地面-卫星同步观测实验数据、高分辨率TM影像和中低分辨率的MODIS LAI和LST两种产品数据;利用实验数据建立了不同地物LAI反演模型,并通过对传统检验方法的改进构建了基于先验知识的混合像元分解的检验模型,并与传统的检验方法进行对比分析,研究成果如下:(1)在LAI产品真实性检验中,采用地面实测值与TM影像NDVI(归一化植被指数)建立的LAI-NDVI经验模型,虽然具有一定的局限性,不如物理模型那样具有普适性,但是对于研究区来说已经足够,且具有较强的针对性,符合反演精度的要求。(2)直接采用地面实测的LAI(LST)或30m TM遥感影像反演的LAI(LST)验证MODIS LAI(LST)产品产生的误差很大,其原因主要是由于地表空间异质性造成的混合像元及空间尺度不同造成的尺度效应。(3)在前人对线性混合像元分解研究的基础上,将一种求解最优解问题的算法进行改进,实现全约束线性混合像元分解,与ENVI软件自带的算法相比精度较高,使用该算法后LAI和LST反演结果与传统算法相比其与地面实测值相关系数R2分别从0.495、0.793提高到0.985、0.831,反演精度得到很大的提高。(4)利用高分辨率遥感影像自身包含的先验知识,实现大尺度混合像元的线性解混,采用该技术后实验结果的相关系数R2由0.7313提高到0.948,表明采用该种先验知识进行混合像元分解能够提高遥感产品真实检验过程的准确度、可信度。(5)分析了造成遥感产品真实性检验结果不确定性的地表空间异质性、尺度效应、像元对应性等问题,对传统的检验方法进行综合、完善、改进后形成新的检验方法,与传统的检验方法相比实验结果的相关系数R2由0.7098提高到0.966,具有明显的优越性,提高了遥感产品真实性检验结果的准确度、可信度。(6)研究发现LST短时间内随时间变化而有较大的变化,由于TM卫星过境时刻与MODIS产品形成时刻不一致,直接使用TM反演结果去检验MODIS产品,必然会产生较大的误差,文中通过建立LST与太阳高度角关系的经验模型,将TM LST反演结果转换到与MODIS LST同一时刻下进行对比,进行时间纠正后,相关系数R2由0.9103提高到0.968,表明进行时间纠正可以有效减小验证过程中的误差。