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地表参数的空间尺度效应分析及转换方法研究是正确有效利用遥感数据的必然要求，是遥感数据和产品真实性检验的前提和基础。本论文旨在探索多级空间分辨率遥感数据的尺度转换规律，建立具有普适性的尺度转换模型，为获取代表像元尺度上的地表真实值建立理论基础。围绕该目标，论文主要开展了以下几方面的工作：
(1)对不同途径的空间尺度上推展开研究，找到不同空间尺度信息源表达同一客观事物的差异，根据泰勒级数展开规律从数学上对空间尺度效应进行了理论推导与分析。结合叶面积指数(LAI)的单变量反演模型进行了空间尺度效应研究，证明了地表参数的尺度效应是函数的非线性程度与地表非均匀程度综合作用的结果。
(2)使用小波分析法与变异函数法分别计算了地表特征的长度尺度，基于此，定量化分析了地表特征空间的异质性，并研究了合适分辨率的选择问题，同时考察了在所选合适分辨率下能够获取的空间异质性百分比。最后对同一研究区使用TM数据进行了地表反照率、归一化植被指数(NDVI)、地表辐射温度等三种地表特征的空间异质性定量化分析与合适分辨率选择的实验。
(3)通过实验对两种普适性的尺度转换模型--泰勒级数展开模型与计算几何模型的适用性及局限性进行了分析。在此基础上对有望最终解决尺度转换问题，但目前尚存在很大不确定性的计算几何模型进行了优化设计，实现了其对于多变量、不连续函数的处理能力，并且提高了其尺度转换的准确度。同时探讨了如何实现采样策略的选择，以实现最优化的由点到面的尺度转换。
(4)选择较具代表性的复杂下垫面研究区，对NDVI、LAI、光合有效辐射比率(FPAR)与地表辐射温度等遥感可反演地表参数进行了多级空间分辨率的尺度效应分析，进而使用两种双变量普适性尺度转换模型对尺度效应较大的NDVI、LAI、FPAR进行了尺度转换研究。研究结果表明，单变量地表参数的尺度效应具有随空间分辨率增加而增大的规律，而双变量地表参数则无明显规律可循。在拥有小尺度(高分辨率)数据时，泰勒级数模型能够很好的刻画尺度效应，使得尺度效应修正后的相对误差大大降低，获取更为准确的地表参数反演值；而计算几何模型可以实现由点测量数据或少量小尺度(高分辨率)数据到大尺度面上数据的转换。
本论文围绕对尺度效应产生的机理分析，研究了表征地表参数异质性的定量化方法，优化了普适性的空间尺度转换模型，不仅实现了对小尺度上推的尺度效应的修正，而且初步实现了由点到面的地表参数的尺度转换。本论文的工作为后续多级空间分辨率遥感反演产品的真实性检验提供像元尺度上的地表真值获取方法，为实现多尺度遥感产品的综合利用，实现遥感产品与大尺度生态、水文、气象模型等同化提供理论基础与技术支撑。