在遥感产品真实性检验中,地面站点网络的连续观测数据是进行算法及产品验证的重要数据来源。通常站点观测的空间范围有限,测量数据直接与产品像元值比较会存在尺度误差。因此,分析与评价站点观测在多大尺度上具有代表性,对有效利用观测数据进行算法与产品精度评价具有重要意义。目前全球地面观测站点类型繁多,虽有一定的代表性评价方法,但各类方法的优缺点及适用参数、适用条件各异。因此,为使站点观测代表性评价方法广泛的应用于地面站点观测,进而开展更加有效的遥感产品真实性检验,有必要对当前站点代表性评价方法进行系统的综述及梳理。本文首先阐述遥感产品真实性检验对站点连续观测数据的需求以及站点观测代表性评价的必要性。其次,分析站点观测代表性的评价指标特征,包含点面特征比较以及空间异质性两种评价指标。基于不同评价指标,综述了各种研究方法在站点观测数据代表性评价中的应用,即对点面特征比较评价的物理模型法、站点与区域分布图统计评价法和多站点多时相联合评价法,以及对空间异质性进行评价的一阶统计法和半方差函数法,总结不同代表性评价方法的原理及优缺点。然后,介绍了目前站点数据及代表性评价方法在蒸散、反照率和地表温度等遥感产品真实性检验中的应用,并且以黑河中游农田区观测LAI为例,分析了基于不同评价指标的不同评价方法的特点。最后,针对当前观测代表性评价方法面临的问题提出了下一步的研究方向。