地面观测数据是进行遥感产品检验的重要数据源，目前全球类型多样的站点数据为遥感产品的检验提供了保障，但是站点的观测范围与遥感产品像元之间存在尺度上的不匹配，这就使得站点代表性的研究在验证遥感产品精度上有了重要意义。本文针对影响积雪的因素对地面站点代表性进行了分析，把代表性较好的站点应用到AMSR-E遥感雪深产品的精度评价中，以提高精度评价的可靠性与客观性。主要研究内容包括:　　(1)分析影响积雪时空分布和变化因素，利用研究区内的积雪观测资料分析经纬度、高程、坡度坡向以及土地覆盖类型对积雪的影响。　　(2)构建指标:对高程、坡向、坡度、土地利用类型进行指标的构建，利用这些指标来确定站点在不同影响因素下的代表性;根据构建的指标对台站代表性进行分析，并生成站点代表性分布图;在时间和空间进行精度评价，得出较为精确的评价结果。　　主要研究结果:　　(1)研究区内纬度对积雪的影响较大，随着纬度的升高，温度逐渐降低，雪深逐渐增加;由于所跨范围较广，站点相对分布稀少，高程对积雪的影响并没有明显表现出来;坡度坡向从水汽来源与太阳辐射等角度影响着积雪的分布;不同的土地覆盖类型影响积雪下垫面特性，从而影响积雪的积累与消融过程。各变量与雪深的相关性较强，相关性从大到小依次表现纬度、经度、坡度、坡向、海拔;不同的植被类型对积雪影响不同，雪深分布从大到小依次为:灌木、森林、草原、裸地。　　(2)在研究区内，利用高程代表性的台站进行验证AMSR-E反演的积雪深度与站点观测的雪深，γ值法得到的平均偏差为6.14cm，均方根误差为8.20cm;高程累积概率法得到的绝对平均偏差6.84cm，均方根误差在8.80cm，两者相差不大。由于雪深在山区的分布特性还受到坡度、坡向等因素的影响，遥感产品在山区的精度要低于平原地区。高山区遥感雪深处于普遍高估状态。　　(3)AMSR-E反演的积雪深度与站点观测的雪深在时间变化上具有较好的一致性，能反映积雪的季节性变化，但对积雪空间分布上的描述具有较大的差异。依据地表类型对地面站点代表性进行了分析，把代表性较好的站点应用到AMSR-E雪深遥感产品的精度评价中，结果表明:森林地区表现出低估状态;其他地区随着遥感产品像元内优势类型从灌木、草地、到裸地的变化，高估状态呈逐渐减小的趋势;森林和灌木地区遥感产品的精度比草地与裸地地区的精度要低;当森林混入裸地或灌木混入裸地、草地时，虽然遥感产品和地面观测之间的误差减小了，但是掩盖了森林地区低估的问题和灌木区高估的问题。利用地表类型一致性较好的站点对2010年1月份月平均雪深验证分析，结果表明:遥感产品在较平坦的森林、灌木、裸地以及草地地区的平均偏差分别为-5.56cm、4.8cm、1.17cm、1.16cm。