中文摘要：

空间尺度问题是遥感影像分类中的研究热点。本项目重点研究遥感影像分类中的空间尺度选择和空间尺度转换问题。针对空间尺度选择问题，提出面向对象的空间尺度选择方法。该方法利用多维随机变量理论和信息论来定量描述遥感影像分类的不确定性，将有效解决面向具体地物类别的空间尺度选择问题，并能充分考虑空间分布因素。对于空间尺度转换对分类精度影响评价问题，提出根据混合像元和空间分布特征来分析空间尺度转换方法对分类精度影响的新评价方法，其基本思想是通过影像纹理特征，建立不同地物类型在空间尺度转换过程中产生混合像元可能性的定量描述，并根据空间分布特征分析空间尺度转换对总体分类精度的影响。针对空间尺度转换对构像质量影响评价问题，提出利用空间结构信息作为新评价指标，能够克服依靠传统统计指标进行评价的不足。遥感影像分类中空间尺度问题的深入研究，对于解决遥感分析与应用中的空间尺度问题具有重要的理论和实际意义。

结论摘要：

空间尺度问题是遥感影像分类中的研究热点。本项目重点研究了遥感影像分类中的空间尺度选择和空间尺度转换问题。其中，针对遥感影像分类中的空间尺度选择问题，利用多维随机变量理论和信息论来定量描述遥感影像分类的不确定性，提出了基于信息熵的空间尺度选择方法，有效解决了现有方法在多光谱影像分类、多类地物分类中的应用缺陷；针对空间尺度转换方法对分类精度的影响问题，提出根据混合像元和空间分布特征来分析空间尺度转换方法对分类精度影响的新评价方法，通过影像纹理特征建立不同地物类型在空间尺度转换过程中产生混合像元可能性的基本描述，并根据空间分布特征分析空间尺度转换对总体分类精度的影响，可有效指导空间尺度转换方法的选择；针对空间尺度转换方法对遥感影像构像质量的影响问题，将空间分辨率和空间结构相似性作为新的评价指标，有效解决了传统评价方法在影像空间结构特征评价方面的不足。相关成果在实际工作中得到有效应用。