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利用遥感方法估算ET具有时空连续性和大区域监测的优势，但同时它是一个发展中的新技术，存在着一些制约因子，需要对其结果进行检验。特别对于下垫面较复杂的北京地区，对遥感方法估算的ET进行验证是十分必要的。
本文基于涡动相关仪、大孔径闪烁仪等地面观测数据，以及水量平衡数据，结合足迹模型，建立了遥感估算ET的验证流程和精度评价体系，实际操作中，利用简化的验证流程，通过北京市小汤山站，密云站、海淀公园站以及大兴站的涡动相关仪、大孔径闪烁仪和自动气象站的观测数据以及水量平衡数据，结合足迹模型，对ETWatch系统和SEBAL模型估算的30m、1km分辨率的北京市2003-2007年的不同时间尺度的ET数据进行了验证，分析了误差原因。可以得出以下结论：
1、验证流程：利用水量平衡方法得到的年ET与遥感估算的年ET比较。利用涡动相关仪的观测数据，结合涡动相关仪足迹模型对30m分辨率的月、日、瞬时遥感ET进行检验，利用大孔径闪烁仪的测量数据，结合LAS足迹模型对1km分辨率的月、日、瞬时遥感ET进行验证，并对中间参数进行验证分析，讨论造成差异的原因。
2、年ET的验证：ETWatch系统估算30m和1km的区域年ET与水量平衡方法估算值比较接近，而1km遥感估算年ET相对于水量平衡ET偏大。其中30米遥感ET与水量平衡方法估算值的平均绝对百分比误差MAPD为6．9％，平均偏差MBE为-1．1mm，均方差RMSD为48．1mm； ETWatch估算的1km年ET与水量平衡方法估算值的MAPD、MBE和RMSD分别为11．09％、50．98mm和69．38mm。
SEBAL模型估算的30m年ET一般比水量平衡方法计算的ET偏大一些。两者的平均绝对百分比误差MAPD为21．32％；平均偏差MBE为28．8mm，均方差RMSD为134．82mm。SEBAL模型估算1KM年ET与水量平衡法计算值具有较好的一致性，并且多数情况下，SEBAL模型估算的区域年ET比水量平衡方法估算ET偏小一些，两者的平均绝对百分比误差MAPD为11．30％，平均偏差MBE为-47．07mm，均方差RMSD为67．66mm．
3、月ET的验证：与北京地区密云、大兴、海淀公园和小汤山站的测量值相比，ETWatch系统估算30m的月ET在大多数情况下明显偏小，其中两者的平均绝对百分比误差MAPD平均为26．68％，平均偏差MBE为-13．73mm，均方差RMSD为25．46mm。遥感监测1km的月ET在大多数情况下偏大。其中平均绝对百分比误差MAPD为21．32％，相对偏差MBE为2．33mm，均方差RMSD为11．22mm。
与北京地区密云、大兴站的测量值相比，SEBAL模型估算的30m月ET在大多数情况下偏小。其中两者的平均绝对百分比误差MAPD，平均为44．27％，平均偏差MBE为-19．9mm，均方差RMSD为34．15mm。在大数情况下，与实测值比较接近，但略偏大。两者的平均绝对百分比误差MAPD为34．76％，相对偏差MBE为7．58mm，均方差RMSD为18．3mm。
4、卫星过境日ET的验证：与地面观测值比较，ETWatch系统估算的卫星过境日30m的日ET总体上偏小，两者的平均绝对百分比误差MAPD为40．97％，平均偏差MBE为-0．79mm，均方差RMSD为1．57mm。卫星过境日遥感监测1km的日ET与实测值相差较大：两者的平均绝对百分比误差MAPD为58．42％，平均偏差MBE为-0．62mm，均方差RMSD为1．35mm。
对于SEBAL模型估算的30m卫星过境日ET，大多数情况下大于实测值。两者的平均绝对百分比误差MAPD为45．54％，相对偏差MBE为0．67mm，均方差RMSD为1．54mm。对于1km日ET，大多数的情况下SEBAL模型计算的日ET都大于实测值。两者的MAPD为48．10％，MBE为0．13mm，RMASD为1．31mm。
5、误差来源：ETWatch系统估算的30m、1km、SEBAL模型估算的30m瞬时显热通量的误差主要来源于地表温度的反演精度和空气温度的时间不匹配等；SEBAL模型估算的1km瞬时显热通量的误差主要来源于冷热点的选择以及空气动力学阻抗。而日净辐射和蒸发比的计算误差导致了30m、1km日ET与地面观测值的差异。30m、1km的月ET与地面测量值的差异由一月中有卫星数据的天数、有卫星数据日ET估算精度以及无卫星数据日ET计算精度决定，其中无卫星数据日ET的计算误差，受气象数据的空间插值精度以及日净辐射和表面阻抗的计算精度等的综合影响。