-遥感信息及其尺度问题进展研究
96中国信息界 总第162期 要:近年来，遥感信息技术在地质、农业、林业、海洋、气象等众多领域得到了广泛应用。
本文总结了遥感信息源的特点，列举了不同类型传感器的发展现状，重点探讨了遥感信息尺度问题中的尺度转换、最佳尺度选择 方法及其未来发展方向。
近年来，随着空间技术 和计算机技术的发展，遥感信息技术进展迅速，空间分辨 率、光谱分辨率和时相分辨率得到明显提高，应用领域不断扩展，而计算机运算速度和容量成数量级的增长、数据 库技术和网络技术的发展和人工智能的应用亦为海量遥感 信息处理分析创造了条件。
所有这些都为遥感信息的实际 应用奠定了技术基础。
不同传感器获得的遥感数据具有多平台、多波段、多时相、多角度、多极化 等技术特点。
(1)遥感信息数据源的空间分辨率越来越高，从最初的几公里达到了米级甚至亚米级，极大地提高了对地观测 的直观感受力。
美国发射了陆地探测卫星 Landsat-1，其空间分辨率为80米;1986年，法国空间研究 中心发射了SPOT系列卫星，空间分辨率达到了2.5米;进入新世纪，美国发射了QuickBird和WorldView2遥感卫星， 实现了全色波段0.5-0.61m的空间分辨率。
(2)遥感信息数据源的波段数越来越多，从开始时的几个波段发展到了如今的几百个波段;光谱分辨率从几百纳米发展到了几纳米，为遥感信息分析及应用提供了丰富的数据资源。
Landsat-1只包含了4个波段，光谱分辨率 仅为100nm。
2000 年，NASA发射的地球观察卫星EO-1搭载了高光谱成像仪 Hyperion，可以获取波段范围从350nm-2500nm的242个波段，光谱分辨率达到了10nm。
我国自行研制的实用型模块 化成像光谱仪系统OMIS-1是一种先进的光机扫描式对地 观测航空遥感仪器，它包括了波段范围从460nm-1250nm 的128个波段，光谱分辨率同样达到了10nm。
核工业北京 地质研究院最新引进的AHIS航空成像光谱测量系统探测波段为可见光-短波红外、热红外，总波段数420个，最高光谱分辨率为2.4nm。
(3)遥感信息数据源形成了不同的时间系列，从较长的几十天到几天甚至几小时，不仅能够满足长期变化监测 的要求，而且对各种突发性、快速变化的自然灾害也有较强的实时监测能力。
美国Landsat系列卫星的运行周期为16天。
NOAA 极轨卫星的时间分辨率为101.4分钟，主要关注地球的大气 和海洋变化，提供对灾害天气的预警。
欧空局发射了定轨 卫星METEOSAT，时间分辨率达到了30分钟。
遥感信息的尺度问题Lam和Quattrochi定义了四种与空间现象有关的尺度: 制图尺度，亦称地图比例尺;地理尺度，也称观测尺度; 运行尺度，即地学现象发生的空间范围;测量尺度，也就是分辨率。
遥感主要关注的是测量尺度，不同来源的遥感 信息数据在时间尺度和空间尺度上都有着很大的差距，在一个尺度上观察到的现象、总结出的规律、构建的模型， 在另一个尺度下则有可能不适用。
因此，需要根据不同应用目的选择最佳的尺度，使得所选尺度的影像能够最大限 (核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室北京 100013) 学子园地 97 中国信息界 总第162期 度的反映目标地物的空间分布特征。
2.1遥感信息尺度转换 在实际应用中，在同一幅影像中也会存在不同尺度的地物，导致信息提取时所需的最佳尺度不甚一致。
遥感信息尺度扩展是从小尺度影像转换到大尺度影像 的过程，也就是将高分辨率影像转换为低分辨率影像的过程。
基于统计的转换方法是从遥感信息本身出发以统计学作为理论基础，比较易于实现，但是没有明确的物理意义，大多都是 经验模型;基于机理的方法更符合成像机理，是对实际地 物的一种模拟，但是转换精度往往受到转换模型的限制和 影响，如果模型不完备精度误差也会比较大。
遥感信息尺度收缩是大尺度影像进行转换得到小尺度影像的过程，即把低分辨率影像转换为高分辨率影像的过程。
主要是通过多源遥感信息影像融合的方法实现的。
利用高空间分辨率影像和高光谱分辨率影像进行融合，使得融合后的影像具有较高的空间分辨率有利于目视解译，同时还有较高的光谱分辨率，同时还为后续的光谱运算、光谱分析提供了 可能。
尺度收缩的主要方法分为基于空间域和基于变换域两种，基于空间域的融合是指针对影像的像素灰度值直接进行 运算的方法，算法简单、易于实现，但是细节表现力达不到 要求;基于变换域的融合是先将原始图像进行变换，然后在 变换域中进行信息融合，最后进行逆变换得到融合后影像的方法，细节表现力强，但是算法相对复杂。
客观评价方法既有针对空间统计信息的信息熵、方差、平均梯度(清晰度)，又有针对光谱信息 的偏差指数和相关系数等。
2.2遥感信息最佳尺度选择 尺度转换为信息提取提供了各种可能的尺度，但是究竟多大的尺度能够最大限度的进行信息提取，并且没有冗 余信息，则需要进行最佳尺度选择的研究。
最佳尺度选择方法根据分析单元的不同可以分为两类:基于像元的方法和面向对象的方法。
当同一研究区域的遥感影像中有多个感兴趣地物类别时，选取的最佳尺度是能够识别面积最小的类别所对应的尺度，具体的实现方法主要有局部方差法、变异函数法等。
面向对象的最佳尺度选择法相对复杂，其选择原则是使区域内的同质性以及区域间的异质性最大的尺度，可以通过光谱异质性、形状异质性和纹理异质性等准则进行判别进而实现。
结论遥感信息技术已经步入了快速发展的阶段，各国都争相发射各种类型的卫星、研制不同用途的传感器，遥感信息源也越来越丰富，为各领域的应用提供了坚实的数据基础。
传感器的设计和开发必将根据不同应用目的朝着更加有针对性、更加精密的方向发展。
另外，将遥感信息与其他数据相结合，能够在更多领域有更加广泛的应用，得到更加可靠地结果。
近年来，遥感信息的尺度问题也逐渐引起了人们的广泛重视。
由于对遥感观测的尺度效应了解不够，以至于对一些基本物理定理、定律、概念在遥感像元尺度上的适用 性不清楚，导致众多海量遥感数据无法有效利用。
在尺度 转换研究中，由于人们对于模型的研究和建立是一个逐步 深入的过程，因此，很多基于机理的尺度转换方法尚不成熟，但从普适性的角度来考虑，基于物理机制的转换方法 能够更好的解决本质问题。