土地覆盖是影响陆地生态系统机能的一个重要生物物理参量，作用于生物地球化学循环、水文过程以及地气交换，对于任何尺度的地球动力学研究都至关重要，是支撑多种科学研究的基础变量，可以为气候变化、地表能量交换、灾害监测、生态应用、农业估产以及自然资源利用等研究和应用提供直接的信息和相关参数。土地覆盖数据的质量直接影响各种相关研究和诸多应用结果的可靠性，但其获取需要花费很大代价，而且当前多数土地覆盖数据的质量都不尽如人意。遥感具有提供大范围内完整土地覆盖数据的潜能，而且，多时相的遥感影像可以对土地覆盖变化进行动态监测。因此，遥感技术对土地覆盖制图和变化监测具有重要价值。但是，通过遥感技术获取土地覆盖数据也存在很多局限性，其中最大的障碍就是尺度问题。　　 本文主要就遥感影像分类中的尺度问题进行研究，涉及分类的尺度效应及其影响因素、尺度转换方法等内容。论文的主要工作和成果包括以下方面：　　 (1)空间结构对分类精度的影响　　 分析了不同尺度的斑块面积、异质性等景观指数与分类精度的关系，建立了景观指数与分类正确性之间关系的定量模型。比较了亚像元尺度与像元尺度景观指数对分类正确性影响的大小，发现亚像元尺度的斑块面积对分类正确性的作用要大于像元尺度，而亚像元尺度异质性的作用要小于像元尺度。　　 (2)分类尺度效应影响因素分析　　 空间尺度是遥感影像土地覆盖解译中的一个关键因素，遥感影像分类具有尺度效应，因此，在对同一区域应用多个尺度的地表分类结果时，就需要考虑不同尺度分类数据之间的一致性问题。不同尺度遥感影像分类的一致性是多种因素综合作用的结果，本论文着重从空间结构和波谱角度分析了导致分类结果差异的原因。构造波谱差异指数描述亚像元尺度波谱与像元尺度波谱之间的差别。指出像元内部空间结构差异是导致不同尺度分类结果不一致的根本原因，而波谱差异是导致分类结果不一致的直接原因。　　 (3)分类尺度效应影响因素模型　　 为定量描述遥感影像分类一致性的尺度效应及其产生的原因，模拟了不同尺度的遥感影像，并对其进行分类和尺度转换实验。通过对结果的统计分析，研究了不同尺度分类一致性随影像空间尺度差异大小变化的规律，并通过波谱差异指数解释了产生这种变化的直接原因；给出了综合景观结构差异、波谱差异的分类尺度效应影响因素模型。　　 (4)基于分类一致性的分类向上尺度转换　　 全球或区域尺度的生态、水文、气象等研究需要大尺度的土地覆盖分类数据，但是现有大尺度分类产品总体精度不高，空间上不完整，更新滞后，且由不同传感器数据生成的产品间存在分类不一致的现象。因此，本文提出了基于不同尺度分类一致性的分类向上尺度转换方法，为高可靠度大尺度分类产品开发提供了方案。　　 (5)基于景观结构的分类向下尺度转换　　 提出了基于景观结构的遥感分类向下尺度转换方法，使用景观指数描述亚像元尺度的空间结构，以斑块密度和斑块形状指数结合作为目标函数，以混合像元分解结果作为输入，得到亚像元尺度的硬分类结果。该方法可同时用于对大于和小于像元大小的斑块制图；比现有各方法更直接地表达了目标尺度的空间结构，因而对空间结构描述的不确定性小，制图结果的不确定性低；算法简单，对研究区的先验信息要求低。该算法改善了现有超分辨率制图方法，弥补了软分类无法得到亚像元空间位置信息的不足，为遥感影像土地覆盖分类向下尺度转换提供了一种简易可行的新选择。