蒸散发是陆地水循环重要变量同时对农业水资源规划与管理、全球环境变化等研究异常关键。本课程主要介绍常用的区域及全球蒸散发产品讲解蒸散发数据产品的下载、处理、可视化、数值统计等方法蒸散发产品的验证方法、精度评价、不确定性评估多种蒸散发产品的融合方法等。蒸散发遥感产品信息提取常用蒸散发产品的下载、处理与信息提取目前全球有将近几十种地表蒸散发产品本课程挑选了9种常用的地表蒸散发产品并详细讲解这些产品的下载并利用Python程序进行遥感信息的提取、可视化、信息统计等。蒸散发产品的验证与评估本节主要包括站点验证、流域水量平衡验证、区域相对误差验证三个部分。站点验证地面观测数据通常被作为“真值”来评估地表蒸散发算法的性能和产品的精度。蒸散发地面观测数据较为多样主要包括蒸渗仪系统、波文比系统、涡动相关系统、闪烁仪、机载涡动相关系统等。其中涡动相关仪器应用最为流行和广泛。涡动相关仪器的观测数据可以在FLUXNET2015、Ameriflux、CERN等观测网络下载。站点数据的下载与处理讲解涡动相关系统观测数据的下载与处理。涡动相关系统观测数据存在能量不闭合的问题比如Rn-GHLE因此本课程将讲解涡动相关系统的能量闭合订正土壤热通量缺失数据的插补等数据处理操作。站点数据验证方法实践利用处理好的观测数据对蒸散发产品进行整体精度评价时间变化趋势分析等。流域水量平衡验证水量平衡验证是以流域或子流域为验证单元在多年尺度无陆地总储水量变化数据和月尺度有陆地总储水量变化数据对多种蒸散发产品进行验证的方法。水量平衡各分量的数据准备水量平衡方法各个分量的数据准备包括降水、径流等ETP-R-△S水量平衡验证方法与实践利用水量平衡方法对地表蒸散发进行流域总体验证与分析。区域相对误差验证多源遥感数据的空间匹配与重采样对多源遥感数据产品进行空间尺度的匹配、重采样等。帽方法与蒸散发区域评价在没有“真值”的情况下利用帽方法对多种遥感产品进行相对误差的逐像元评价。蒸散发产品的融合贝叶斯融合原理及实践讲解贝叶斯融合原理、以及使用贝叶斯方法进行多种数据产品的融合实践操作获得更高精度的蒸散发数据集。贝叶斯原理介绍基于贝叶斯原理的多种产品融合两种产品融合方法多种产品融合权重