一项最新研究表明，遥感技术在草地碳汇评估中可能存在系统性误差。根据研究数据，遥感系统对草地像素的错误分类率不低于15%，具体数值因使用的土地覆盖产品和误差类别而异。这一发现对全球碳核算的精确性具有潜在影响。

该研究指出，草地作为重要的碳汇，其碳储量估算的准确性直接关系到气候变化评估和减排政策的制定。遥感技术虽广泛应用于大范围土地覆盖监测，但分类误差可能导致碳汇量被高估或低估。研究人员分析了多种主流土地覆盖数据集，发现误差率存在显著差异。

研究强调，误差来源包括传感器分辨率限制、算法偏差以及地表特征复杂性等因素。例如，混合像素问题在草地与农田、林地交界区域尤为突出。这些技术局限若未在碳核算模型中充分考虑，可能影响国家及全球尺度碳收支评估结果。

为提升碳汇监测精度，研究建议结合地面验证数据优化遥感分类算法，并开发更精细的土地覆盖产品。同时，碳核算体系需纳入误差不确定性分析，以增强评估结果的可靠性。该成果已发表于相关学术期刊，为完善生态系统碳监测技术提供了科学依据。