中文摘要：

作物需水受作物本身及其外部环境因素相互作用的影响，呈现出较强的空间异质性，空间异质性的存在使得作物需水信息具有较高的尺度依赖性。本项目将以GIS 和MATLAB 为主要研究平台，利用DEM 和空间分析模块获取研究区域不同空间粒度的地形因子，利用不同途径获得的作物需水数据和空间统计理论研究区域试验站点的空间布局，采用分形理论确定作物需水数据的空间尺度转折点，将熵理论和VORONOI 图分析方法结合进行站点的代表性分析，采用主成分分析方法确定不同尺度的主导因子，利用Exploratory Spatial Data Analysis分析作物需水信息及其主导因子的不同尺度的自相关性，揭示作物需水空间异质的不同形式研究，研究作物需水信息的空间尺度效应，探索不同尺度之间的作物需水转换方法。该研究对于提高区域作物需水量的估算精度，优化区域灌溉制度，实现区域农业的可持续发展有着重要的理论和实际意义。

结论摘要：

作物需水受作物本身及其外部环境因素相互作用的影响，呈现出较强的空间异质性，空间异质性的存在使得作物需水信息具有较高的尺度依赖性，尺度效应和尺度转换是近期国内外研究的热点。本项目采用贝叶斯最大熵理论整合不同来源（实际测定、气象数据计算、遥感估算）的作物需水数据，构建了作物需水及其主要影响因子不同空间粒度的栅格数据库，确定了不同尺度作物需水的主导因子，利用Exploratory Spatial Data Analysis 分析了作物需水信息不同尺度的自相关性，改进了基于分形理论的尺度转折点确定方法，提出了基于熵理论和加权VORONOI图作物监测站点代表性的方法和一种根据监测站点和遥感信息的区域作物需水信息转换技术，实现了不同尺度之间信息的相互转换。该研究对于提高区域作物需水量的估算精度，优化区域灌溉制度，实现区域农业的可持续发展有着重要的理论和实际意义。