地上観測はリモートセンシング科学研究の基盤であり、量子リモートセンシングモデルの構築、リモートセンシング情報の正確で効率的な逆転と実在性検証に重要なデータ支援を提供できます。しかし、地上観測とリモートセンシングピクセルとのスケールの違い、さらに地上表面自体の複雑な空間異質性により、地上観測には代表性のエラーが存在します。ピクセルスケールの地上値として直接使用すると、後続の地上観測データとリモートセンシングデータの共同分析と処理に大きな不確実性をもたらします。したがって、本論文では地上観測データを基盤に無限に近いピクセルスケールの地上値を獲得することを目指し、1987年から2024年までのピクセルスケール地上値取得関連文献を研究対象とし、帰納と総合法を用いて、サンプリング地域の選択から空間的異質性評価、地上サンプリング最適配置、地上観測、スケール変換、幾何学的位置合わせなどのピクセルスケール地上値取得プロセスの鍵となる進展と成果を体系的に整理し、総括し、この基に、ピクセルスケール地上値取得の不確実性を減少し、制御する理論的方法フレームワークを提案します。結果は、地上観測（単一のサイトまたは複数のサイト）に基づくピクセルスケール真の値を獲得する場合、観測データの品質制御の後、代表性エラーが不確実性を引き起こす主要な要因であることを示し、代表性評価、スケール変換、サイト位置最適化、正確な幾何位置合わせ方法によって代表性エラーを減少できることを示しています。高解像度航空データに基づくピクセルスケール地上値を取得する場合、データのキャリブレーション、スケール変換、正確な幾何位置合わせ方法によってピクセルスケール地上値取得の不確実性を減少できることを示しています。将来は、ピクセルスケール地上値の獲得は不確実性を最小限に抑えることを目標とし、引き続き地上サンプリングの分布、スケール変換、幾何位置合わせ、データ共有メカニズムなどを最適化し、ピクセルスケール地上値の効果、信頼性、代表性を向上させるべきです。

ピクセルスケール地上値; 地上観測; スケールの違い; 空間異質性; 代表性のエラー; 不確実性; 実在性検証; 品質評価; サンプル構築