“遥感尺度效应和尺度转换”论坛简报

尺度问题随着研究对象而变化。海量、多时空尺度的对地观测数据，为地理科学提供了地理大发现以来前所未有的机遇，若不解决尺度问题，必将影响地理科学研究的进一步推进。2013年9月，李小文院士发表论文《定量遥感尺度效应刍议》，试图推动解决遥感在定量研究和应用过程中遇到的尺度效应问题。论文发表不久，国家自然科学基金委员会地球科学部宋长青研究员在北京师范大学学术讲座中特别讲到尺度问题，建议举办一次讨论会来推动大家共同关注这一问题。由此，北京师范大学地理学与遥感科学学院于2014年2月21日在召集了“遥感尺度效应与尺度转换学术研讨会”，期望从不同学科领域出发，集思广益，共同推动学科的发展。这也是《遥感学报》对尺度效应进行介绍的肇始。

在持续一天的会议中，来自地球科学多个研究领域的专家和科研人员围绕尺度问题的提出和定义、尺度效应的表现、如何进行尺度转换、遥感尺度的含义及解决思路等问题，结合各自研究背景进行了阐述和讨论。

会议由宋长青研究员主持。他提出，尺度效应如今已成为阻碍地理学发展的核心问题，解决尺度问题具有非常重要的意义，希望论坛能够将尺度效应的概念进一步厘清和扩展。中国科学院遥感与数字地球研究所吴炳方研究员、北京师范大学地理学与遥感科学学院杨胜天教授，分别介绍了全球遥感农情监测和黄河水文模型有关尺度转换的研究工作，引发了与会专家对遥感在具体应用时遇到尺度问题的讨论。吴炳方研究员提到，从田块尺度一直到国家尺度的农情监测各自对应着不同的监测指标，如何兼顾到不同空间尺度下监测指标的差异是他们遇到的一个挑战。而杨胜天教授在黄河流域减水减沙模型研究时遇到的尺度问题是，坡面上所建立的土壤侵蚀模型在流域和区域尺度会造成误差增大，如何有效地把在一个尺度上建立的模型转换到其他尺度。

会议讨论从具体问题延伸到地理学的多个领域。参会的研究人员相继从地理学中尺度效应、尺度转换和遥感尺度问题3个方面地进行了梳理，提出不同尺度问题应分别对待，抓住不同的关键因素进行分析处理，特别针对遥感数据、模型和产品中的尺度转换问题进行了较为细致的讨论。为进一步推动中国遥感和地理学者关注尺度转换研究，现将与会者的主要观点提炼汇总，以论坛简报的形式呈现给广大读者，本刊还将持续推出尺度问题的研讨和成果专栏。

傅伯杰院士（中国科学院生态环境研究中心）

（1）尺度特征是地理现象和过程在时间和空间上的表征，是其本身固有的属性（即所谓本征尺度）。然而，本征尺度常常是内在的，必须通过一定的观测才能够发现和揭示，即所谓观测尺度，也就是在什么样的时间和空间尺度上对地理现象和过程实施观测，以达到把握地理现象和过程本征尺度，或者揭示地理现象和过程随观测尺度变化而表现出变异性的规律。随着观测时空分辨率的变化，获取的信息特征也在变化，表现出一定的尺度效应。通俗地讲，不同的地理现象和特征，有其对应的时间、空间尺度，关注和研究尺度问题的根本目的就是发现这些时空尺度特征，使观测尺度与地理现象和过程的本征时空尺度相匹配，以深刻认识地理现象和过程的时空特性。（2）在尺度转换（或推绎）方面，要依据地理现象和过程的尺度效应特征与规律，进行尺度上推和下推，要分析其在环境梯度上的变化规律，了解多种相关环境因子的综合作用，并抓住主控因子的变化对尺度效应和尺度变异规律的贡献。（3）关于遥感尺度。通过多种传感器和数据处理算法，可以在不同时间和空间尺度对地表结构、功能特征进行描述与刻画，需要结合目标地理现象和过程的时空尺度特征，针对性地选取遥感手段进行地理与生态过程监测，并有效整合地表观测信息，将结构和过程耦合起来发展模型，以充分发挥遥感技术的时空探测优势，推动地理和宏观生态学理论研究和实践水平的不断提升。

刘昌明院士（中国科学院地理科学与资源研究所）

由水文方面的黄河治沙问题引申出对尺度问题的一些总结：一定的比例尺或者分辨率上获取的信息是一定的，尺度变化了反映的内容有所不同。大尺度的用处在于宏观格局的确定，再小一点尺度上更多反映机制性的信息。对于降尺度或尺度转换，有必要考虑物理机制方面的时空动力学问题。

李小文院士（北京师范大学）

提出了构造地理要素趋势面的基本构想，搭建了一个具有普适性的尺度转换方法框架。其基本思想是：尽量完善地利用地学环境时不变要素、关系密切的时变要素、站点观测以及陆面过程模型得到的与目标要素相关的地理要素空间分布趋势，判断目标要素观测点、观测像元在空间上的代表性，从而为解决尺度转换中信息量不足和保留关键信息的问题提供依据。核心内容包括：（1）充分利用地表环境要素时不变趋势面、关系密切的时变要素和时变记录、站点观测和过程模型构建先验知识库；(2)在先验知识库支持下对地理要素趋势面在时间、空间两个尺度上进行调整，并作为尺度转换中的先验知识；(3)构造地理要素趋势面作为先验0知识（趋势面）；(4)将新获取的遥感产品作为新信息，通过贝叶斯定理更新先验趋势面为后验趋势面；(5)误差评估，更新先验知识库，并生成用户指定时空分辨率的地表要素产品。李小文院士指出该方法框架还是一个概念模型，有很多问题还需要具体化，建议通过这一思路逐步解决在遥感观测尺度到用户需求尺度之间的尺度转换问题。

     蔡运龙教授（北京大学）

从综合自然地理的角度，尺度是一个广泛的概念，指一切事物（或现象）特征与变化的时间和空间范围。是物质运动和社会发展中一种客观存在，也是一种将世界加以分类和条理化的思维工具。空间和时间都具有尺度属性，而且两者相互联系。不同尺度联系在一起成为一个嵌套式的结构整体。在地理学上重要的是空间尺度、时间尺度和分辨率尺度。为了更详细地了解某一系统运行的方式和机制，需要缩小研究的尺度；另一方面，为了有整体和宏观的认识和把握，需要扩大研究的尺度。

尺度的重要性表现在：(1)数据的关联性和准确性。例如就数据调查而言，在乡镇尺度上调查得到的数据，汇总到县域尺度时有一个抽象、综合的过程，其中会有数据上的“变形”和信息的损失，再汇总到国家尺度也会有变形和损失。更不要说在调查过程中，在获取数据时的各种各样的不确定性。所以对数据准确性的把握，在很大程度上依赖于对尺度问题的认识和对不同尺度数据关联性的认识。(2)规律问题，在不同的尺度上会有不同的规律。譬如粮食估产，农作物的产量受多种因素的影响，估产就要分析这些因素，要选取某些指标进行估算。而不同空间尺度上的影响因素及其作用规律会有所不同，甚至完全不同，所以不同的尺度上应有不同的指标。(3)因此，在不同尺度上的科学问题是不一样的，只有尺度搞清楚了，科学问题才能够界定清楚。

既然不同尺度上有不同的问题和指标，那么“尺度转换”就是一个非常复杂的问题。有些信息则可以转换，有些信息不可转换或无必要转换。我对scaling的理解是“尺度综合”，比之“尺度转换”可能更有弹性和包容性，也更为现实。“尺度综合”旨在将不同尺度上的研究结果关联起来，以利于全面、深入地认识世界和把握世界。

遥感尺度注重分辨率，地理学的尺度更强调空间格局，两者可以结合起来。综合自然地理学对空间尺度的认识中有一个很重要的概念叫做“地域结构”，就是从自然区划的大区到小区一直到土地类型；土地类型里面又分不同的土地单位。不同尺度的地理单元在一定地域范围内的构成和格局就是地域结构。地理单元与分辨率有关，地域结构则提供了尺度综合的框架。建议将遥感的尺度跟地理学的地域结构这个概念结合起来，形成一个解决尺度问题的突破口。

     刘良云研究员（中国科学院遥感与数字地球研究所）

首先，有些地理要素是有真值的，是可以测量的、可标度的量。这些数据遥感分辨率不一样，得到的结论也会有差异。其次，对地理要素在不同尺度进行测量，测量结果不一样。那么对于可标度量，这种尺度效应产生的根源是一个非线性的问题。地理的现象有一个基本的规律就是，地物是具有空间异质性的。只要地物具有空间异质性，在用非线性模型做地类聚合的时候，它聚类结果就不一样。所以要确立遥感中尺度问题的定义，非线性是一个非常重要的关键词。从遥感角度来讲，不同数据之间的差异来源很多，包括地物BRDF因素，数据定量化处理。如果要给一个狭义的遥感尺度效应的定义，那就是观测条件一样，波段一样，所有的测量条件都一样，仅仅是分辨率的不同导致了结果的差异。这就是遥感产品尺度效应的非常狭窄的一个定义。

刘宝元教授（北京师范大学）

尺度包括了空间的大小和时间的长短。尺度转化是change，转换是transformation。我们理解的尺度转换或转化问题大部分是transformation而不是change。所以用转换可能更好。关于尺度的研究，首先要研究尺度的表现，有的地学问题没有尺度问题，而有的有尺度问题。再次就是尺度转换的可能性，即有没有可能实现转换和有没有必要进行转换。在研究陆表过程时，尺度不一样，结果也会不一样。在研究之前先看看需不需要转换。举例来说，陕北的小流域，每个都长得一模一样，城里人进去之后就找不到路，这就是没有搞清楚尺度的重要性。城市里每个楼都长得一模一样，不搞清楚主干线和胡同的关系你就会迷路。关于尺度，还有一个例子，比如降雨的空间分异规律是多大尺度上的？用10 cm直径的雨量筒能观测降雨，用100 m的游泳池也能观测降雨，哪个更好，就是尺度问题。目前用的是20 cm直径的雨量器观测点雨量，多点观测流域或区域的雨量，这就是对降雨尺度问题的解决方案。总结一下，尺度是个非常重要的问题，研究对象自身的分异规律也是地学的重要问题；有些研究需要进行尺度转换，有些不需要尺度转换，有些能够进行尺度转换，有些不能进行尺度转换。

柳钦火研究员（中国科学院遥感与数字地球研究所）

遥感尺度问题总体可以从3个方面来说：(1)遥感模型本身，同一遥感模型会定义在不同的尺度上，这就说明遥感的观测需要从不同的尺度进行。比如遥感观测到的辐亮度值，这个物理量要与地表本身的参数之间建立关系，这就是遥感所说的正向模型。不同的观测尺度需要建立不同的模型。比如在叶片尺度上，测出的遥感观测值是叶片的反射率和光谱，它跟叶片的厚度、叶片的结构和叶片的含水量有关系。但当我们在大一点的尺度进行观测时，就是李小文老师做的几何光学模型，这个时候从叶片上就很难去描述，必须要借助叶面积指数，叶倾角分布等参数去建立模型。另外，尺度更大的时候，就会出现地形的影响，这个时候的遥感观测值就不全是跟植被之间的关系。在1 km的尺度上，就涉及到地表的不同类型，以及它们之间的相互作用，相应的辐射传输模型的结构也会不一样，不能再只是简单用叶面积指数进行描述。如果地形有坡度，还需要进行地形校正，针对山区复杂地形建立相应的模型，才能很好地解决这个问题。现在大部分的模型只是一种简化，当然这是一个逐步发展的过程，从叶片尺度，到冠层尺度，再到混合像元尺度，不同的尺度，相应的模型结构也会不一样。(2)遥感产品的尺度问题，分为两个方面，一是遥感分类的尺度问题，比如对于1 km尺度来说，一个像元里既有树，又有农作物，还有房屋，那最后把这个像元作为哪一类，也就是说这个尺度怎么转换，不能简单地使用面积比。研究的问题不一样，应用的尺度转换方法就会不一样。另一个是关于定量遥感产品，比如叶面积指数，它本身是具有一个真值的，但是如何去得到这个真值？用不同尺度去反演的结果该怎么聚合在一起才能更好地得到叶面积指数产品？(3)遥感产品的地理学或生态学尺度的归一性，包括时间尺度和空间尺度。比如将一个平均温度放到生态学模型中去，这个温度就完全不是地理学或生态学过程要的温度，那么这些产品的尺度该怎么转换？遥感产品在不同模型的空间和时间尺度转换，还有许多问题等待我们去研究。

程昌秀研究员（中国科学院地理科学与资源研究所）

尺度是地表过程研究的本质学科特征；大数据是地表过程研究的重要时代特征。在大数据时代下，跨尺度分析模拟将成为地表过程研究的新热点。跨尺度研究涉及的研究范围和领域很广。无论何种尺度的研究工作，应该都能定位到一个由科学问题、研究方法、研究对象构成的3维空间中。从研究对象上看，有针对数据的跨尺度研究，也有针对模型的跨尺度研究。从科学问题的维度上看，有尺度推绎、尺度效应、可变面元等问题。从研究方法的维度上看，有空间差值与重采样、空间统计方法、景观指数、跨尺度Agent模拟等等。作为地理信息研究者首先应打破传统空间数据分层管理的概念，建立不同尺度空间对象之间的关系，然后，发展完善跨尺度分析模拟方法体系，形成相关的方法和工具集，为地理过程跨尺度研究提供系统服务。

童小华教授（同济大学）

遥感尺度主要是空间的尺度，除了空间分辨率还有空间的范围，共同构成了遥感尺度。另外一个就是光谱尺度。尺度效应就是在某一个尺度上得到一些规律，建立了模型，评价它在另外一个尺度上适用性的问题。比如很多时候人们在做一些样点的观测，这个样点的观测能不能代表像元尺度的观测？我们在一个地区得到一个模型，这个模型能否推广到更大的区域？另外一个比较重要的问题就是尺度转换和尺度效应可信度的问题，比如说对遥感像元的观测，就是对目标的数字化的一个表达，这种表达是存在差异的，这种差异能不能是在我们可信的这样一个范围里边？所以对于尺度特征的理解，对尺度转换的理解，以及怎么来评价度量控制这样一个尺度效应分析和转换，是一个很重要的问题。

李召良研究员（中国农业科学院）

尺度可以归纳为6个：观测尺度、模型尺度、过程尺度、地理范围尺度、决策尺度和制图尺度。尺度效应就是不同尺度的地表参数或者过程在不同尺度上表现不同的特征。引起尺度效应的有两个原因：一是模型非线性，另一个是空间异质性。尺度转换就是过程、模型和参数之间的转换，转换的方法有上推和下推。目前大部分是从小尺度模型开始，让模型越来越复杂，到一定程度后再简化，变成大尺度的模型。还有一种思路就是避开小尺度模型，在给定尺度下发展一个适合这个尺度的模型，这样不需要借助小尺度模型。

王劲峰研究员（中国科学院地理科学与资源研究所）

第一，空间抽样技术对遥感尺度问题可能的贡献。（1）遥感针对地物，主动或被动获取地物某种电磁波，通过反演算法推断地物参数；空间抽样针对地物，以某种分布和数量的样本点布设于地物，通过统计算法推断地物参数。可见，遥感反演与空间抽样的地学对象和反演目标一致，信息流一致，只是信息的载体不同，一个是电磁波，一个是地面测点。空间抽样三一原理揭示了地物、抽样、与统计推断三者之间的相互关系及其对统计精度的影响，为遥感尺度转换提供统计学支持。（2）地物对象属性影响遥感反演和抽样推断精度。这些属性包括独立同概率分布、空间相关性、空间分异性、、和确定性的物理机制。（3）放置地面样本用以补充电磁波遥感地物的局限性。（4）有可能在不同水平上联合使用统计模型与机理模型，取长补短：参数、变量、或模型结构。前两种可以在层次贝叶斯框架下进行，在模型结构上的结合尚需深入研究。

第二，对遥感尺度的理解，首先遥感对象，也就是地理过程本身的尺度；再次，是遥感反映地理尺度的能力；最后，如果遥感尺度与地理对象尺度有差异，有没有一些办法去转化。（1）地理本身的尺度。比如观察一棵树和多棵树，后者就会有不同树种的问题。如果把不同比例的树放到不同空间位置又会得出不同的信息。同样比例的树在不同的空间位置，空间统计学可以对其进行描述。（2）遥感尺度和地理现象不匹配就会产生尺度转换问题。比如遥感的分辨率与地理尺度不配套。（3）有没有办法转换。目前有一些空间统计学的方法，可以进行由点推面，面推点，面推面，基本原理是基于空间相关性和空间异质性以及辅助变量。由于这些参数本身是空间距离或尺度的函数，所以蕴含了点面之间的关系信息。

刘绍民教授（北京师范大学）

从地表通量研究的角度来看，尺度效应分析应该重视3个“性”，即不确定性、异质性和非线性。第1个为观测的不确定性。传统的点观测就跟仪器观测误差有关。但面观测就跟它的空间代表性有关系。可理解为，如果从点到面以后，观测的误差就不光是仪器的误差，包括系统误差与随机误差，还有一个空间代表的误差；第2个就是地表的异质性。对于观测结果，如果下垫面为均质的，那么有一个点的观测结果就可以代表一个面，不存在尺度效应；如果下垫面为异质的，那就明显有尺度效应。第3个为非线性，一般指模型的非线性。通常许多模型都是非线性的，先将模型用到的参数聚合到某一尺度，再用模型计算出结果；以及先用模型计算结果，再将结果聚合到同一尺度，两种方式得到的结果有可能就不同。

对于尺度转换方法，他认为，在均匀的下垫面上，基本上一个点或者几个点观测值进行简单的算术平均，就能得到卫星像元尺度/模式网格尺度值。如果在相对均匀的下垫面，就要进行分区/分类，每个小区/类型给定一个观测值，然后用面积比平均得到卫星像元尺度/模式网格尺度值。而在非均匀下垫面上，需要借助于地统计方法，甚至数学模型来实现尺度转换。另外，地表异质性随时间的变化又增加了尺度效应与尺度转换的难度。

王鹏新教授（中国农业大学）

从农业估产角度，在尺度转换的过程中，应考虑怎么把农学知识同时空尺度转换研究结合起来，从而使从遥感得到的各参量可在不同时间尺度、空间尺度具有可比性。

秦军副研究员(中国科学院青藏高原所)

如果把边界条件、参数等都搞得非常准，就完全可以把研究的问题描述清楚。正是由于能力有限，不能够在空间尺度、时间尺度上做得非常细，所以这种情况下，就产生了各种各样的学科，比如说气象、水文，只关心自己的时空尺度，这样就发展出自己的观测手段去寻找这种规律。这样尺度问题就出现了，就是说观测不足导致了很多这种尺度问题。遥感为各个学科的转换提供一个桥梁，在一定程度上实现地学的统一。地学也是科学，它就应该进行试验，就是应该在理清尺度的定义、研究对象、研究目标后，针对性地进行一些试验，然后发展出适合的数学方法。首先实现观测之间的尺度转换，最后达到不同学科之间归并的一个尺度转换。当然这是很远的一个目标，通过这种方法能够解决尺度的问题。

何彬彬教授（电子科技大学）

尺度转换遇到的一个问题是如何把冠层尺度上的光学特性严谨地转换到遥感像元尺度上的光学特性，这个是值得深入探讨的问题。因为目前是把地表假设为均质性的，而实际地表往往是异质性的。可以借鉴SAIL模型解决叶片尺度向冠层尺度转化的这样一个思路，比如将30 m分辨率的TM图像向250 m 的MODIS图像转化，一个MODIS像元里面包含了多个TM像元，那么把TM像元当作某个小尺度，类似于SAIL模型解决叶片到冠层尺度，即如果把这个小尺度（TM像元）看成类似SAIL模型的一个叶片，用一组变量去定量描述它，最后再找到小尺度（TM像元）和目标像元两者之间的关系，这样就可以解决不同像元尺度上的转换。

阎广建教授(北京师范大学)

李小文院士提的尺度转化普适性框架是一个很好的思路，建议大家在研究尺度转化方法的时候要分清楚两大类变量。第一大类是几何属性，第二大类是物理属性。像海岸线长度、耕地面积，这都属于几何属性。而地表温度、反照率、叶面积等都属于物理属性。那么几何属性和物理属性这两类，在研究尺度转换问题的时候应该有两大类不同的方法，比如说有分形方面的就适合去研究几何属性。而在物理方面应该考虑物理模型、模型非线性、下垫面的非均匀性等问题。