遥感影像处理与分析中的尺度相关问题研究

Remote sensing technology can provide data source for Geoscience researches on scale issues. Accurate attribute information about the geo-objects can't be achieved if the scale effect is ignored in remote sensing image processing and analysis. Consequently, scale issues are deemed as the grand challenges to earth observation by remote sensing. However, scale problems in remote sensing can't be well resolved if the multi-level scale connotations can't be integrated into the researches on scale issues, which will prevent scale research from moving forward. Considering the status of remote sensing image processing and analysis, this proposal aims at developing the theoretical and methodological system for scale issues in remote sensing. Based on this systematical frame, this project will focus on scale effect and scale selection on pixel level and image object level, and then analyze the relationship between the scale connotations to quantitatively explore the changing rules of spatial attributes with change of spatial scale. Additionally, this project will practically implement remote sensing based multi-scale land survey as a case study, in which the optimal spatial resolution of remote sensing data will be quantitatively selected for pixel classification and optimal scale parameters will be quantitatively selected for object-oriented information extraction. In summary, this research will explore the scale effect based on image data and image analysis, which is meaningful for understanding the mechanism of remote sensing imaging and resolving the Modifiable Areal Unit Problem (MAUP).

遥感技术为地学尺度问题研究提供了数据基础。忽视遥感观测及遥感数据处理与分析中的尺度效应，遥感对地观测则难以获得精确的地学信息，因此，尺度问题被认为是遥感对地观测的首要挑战。忽视遥感尺度问题本身的内在联系，将尺度概念的层次化内涵和尺度研究内容之间相互分离，会限制遥感尺度问题研究的进一步发展。本课题结合当前遥感数据处理与分析技术发展趋势，以遥感影像处理与分析技术框架为主线，探索建立基于"像元-影像对象-格局"的遥感尺度内涵理论体系和方法体系；在该体系框架下研究像元级和对象级空间尺度选择和尺度效应表达具体问题，研究不同层次尺度之间的关系，以求定量分析地物空间属性尺度变化规律；并以多尺度遥感土地调查等为具体案例开展应用研究，解决最优空间分辨率数据选择及最佳处理尺度选择等有现实意义的问题；实现基于遥感数据及数据处理本身来描述空间尺度效应，从根本上促进遥感成像机理的认知及地学可变面积单元问题的解决。

遥感技术为地学尺度问题研究提供了数据基础，忽视遥感观测及遥感数据处理与分析中的尺度效应，遥感对地观测则难以获得精确的地学信息。本课题结合当前遥感数据处理与分析技术发展趋势，以遥感影像处理与分析技术框架为主线，探索建立了基于“像元-影像对象-格局”的遥感尺度内涵理论体系和方法体系；在方法上，在上述理论体系框架下探索了基于频谱分析、分形、方差统计等方法的遥感像元尺度效应分析和面向像元分类的最佳空间分辨率像元尺度选择问题，基于空间统计学和模式识别方法研究对象级尺度效应和尺度选择问题，开创性地提出了基于方差二阶统计的面向对象多尺度分割尺度参数选择及其尺度效应分析方法；将二者的研究建立关联，分析了分割尺度参数、影像均质度和异质度及分类精度之间的耦合关系；在应用上，将最佳观测尺度和最佳数据处理尺度选择的研究，应用于基于面向对象分类技术的土地调查领域，进行方法验证和尺度效应示范分析，示范研究表明本项目提出的对象级尺度选择方法一定程度上提高了面向对象信息提取的效率和精度，实现了本项目预期的研究目标。基于上述研究内容，本项目已授权国家发明专利1项，已公开国家发明专利1项，已发表了学术18篇，其中国际SCI论文6篇，EI论文13篇，且多篇论文发表在《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》和《Photogrammetric Engineering & Remote Sensing》及《测绘学报》、《遥感学报》等国内外测绘遥感类权威刊物上；此外，本项目已录用学术论文1篇，已投稿学术论文5篇（其中国际学术论文4篇，国内核心期刊论文1篇）。