多源遥感数据融合目前已成为遥感应用的主要趋势之一,对此很多研究都集中于各种不同融合方法或技术的创新和发展,而对这些多源数据本身存在的内在系统差异考虑较少。这些差异主要是由于获取数据的传感器设计指标不同导致的,例如空间分辨率,光谱响应函数的差异等等。在应用数据融合技术之前,有必要对这些差异进行评价,继而进行一致性校正,以提高融合质量。本文首先从光学遥感成像机理的角度,同时对成像过程中的光谱和空间响应进行模拟,并对模拟方法进行评价;将这些方法应用于模拟不同传感器遥感数据(ETM+,MODIS,AVHRR3),对这些数据进行一致性评价,并可最终在此基础上进行数据一致性校正。　　 作为多源遥感融合的一个重要应用实例,常常利用高空间分辨率数据对低空间分辨率数据进行尺度效应校正。本文利用模拟的高、低空间分辨率遥感数据(不存在内在系统差异)进行了尺度效应校正研究,并对目前存在的各种校正方法进行了系统的归纳、总结,分析并讨论了各自的优缺点,最后提出了一些具体的方法选择策略。根据本文的研究内容和研究结果,得到了如下结论:　　 (1)在多源遥感融合过程中,需首先对不同遥感数据进行一致性评价和校准。基于光学遥感成像机理的数据模拟技术可有效地解决这个问题,并可为以后设计不同光谱和空间特征的传感器进行数据模拟提供依据;　　 (2)在对异质性区域进行遥感应用研究时,需充分考虑遥感数据的尺度效应问题。利用泰勒展开公式结合像元内部的离散方差可以很好地进行尺度效应偏差校正;同时利用变异函数结合积分范围(A),可有效地选择研究区内的最优尺度;　　 (3)不同遥感尺度效应校正方法具有特定的应用条件,在实际应用研究中,需要综合考虑各种方法的优缺点以及客观条件,选择出最佳的尺度效应校正方案。