热红外影像主要用于地表温度的反演,而地表温度又是表征地表能量流动的重要指标。地表温度与植物的生长、作物的产量、地表水分蒸发与循环、全球气候变比以及城市扩展等自然或人文活动息息相关,人们对高空间分辨率热红外影像的需求日益增长。由于热红外成像技术的限制,高空间分辨率和高时间分辨率的无法直接获得。地表空间降尺度是现有条件下获取高空间分辨率地表温度的重要手段。尺度效应广泛存在于地理要素中,地表温度作为典型的地理生态学因子,存在明显的尺度效应。本文以北京地区为研究区,利用FY-3/MERSI数据和Landsat 8OLI/TIRS数据,对热红外数据的降尺度方法进行研究,并对降尺度结果进行定量化评价分析。考虑到尺度效应的存在,在像元级别采用半变异函数和莫兰指数对研究区的地表温度、归一化植被指数、城市指数、生物物理组成指数、归一化建筑指数等地表特征因子的进行研究;在特征级别,利用景观生态指数研究城市热岛效应的尺度效应。本文的主要研究内容和创新点如下:(1)三层分解模型法是利用导向滤波和低通滤波将图像分解为细节层、边缘层和低频层,其中细节层和边缘层将按比例增加到低分辨率的热红外数据,从而实现热红外图像的降尺度。通过对降尺度结果的分析,三层分解模型降尺度地表温度的均方根误差为0.913K,与DisTrad方法和TsHARP算法相比精度分别提高了0.937K和0.832K。本文对导向滤波和低通滤波的窗口大小的选择进行了敏感性分析。(2)改进的三层分解模型用于热红外数据降尺度研究。为了使三层分解模型适用于热红外波段,本文改进了权重图像,提出了利用方差将辅助数据分为均质区和异质区,不同区域采用不同的权重;在图像降尺度效果定量化评价方面,提出了归一化的RMSE(W-RMSE),利用小区域方差与全局方差的比值作为权重,使RMSE很难表达出像元与邻域的关系,也无法表达出LST的结构差异的问题得以改进。考虑到不同的地表特征因子对地表特征类型的描述能力不同,本文提出了在不同地物类型采用不同特征因子的多因子三层分解模型,结果显示组合因子的降尺度精度高于单因子,其中以归一化植被指数和城镇指数的组合精度最高。通过研究还发现不论是单因子和多因子方法,降尺度结果误差的来源主要是建筑区域。通过对多级降尺度结果的分析,发现降尺度的跨度越大降尺度结果的精度越差,而且随着尺度的降低,误差是逐渐增大的。(3)尺度效应分析。利用相关性分析的方法对不同尺度上的地表温度和地表特征因子进行相关系数分析,通过实验发现,尺度对相关系数的影响十分明显,尺度效应对相关系数的影响可以利用对数模型进行拟合。利用地统计学中的半变异函数和莫兰指数对各个参量进行研究,块金值、基台值、块金基台以及变程的变化规律说明尺度效应的存在,并且在小尺度空间中达到了尺度效应的最大值。利用不同角度的分维数计算,发现北京地区的分维数呈“W”型,即空间分布在西北-东南和东北-西南两个方向一致性和结构性相似。(4)选择热力景观等级斑块作为研究城市热岛的评价指标,不同热力等级之间的面积变化与尺度的变化密切相关。随着研究区尺度的增大,弱势的热力景观等级斑块面积锐减,主要流向邻近的优势景观等级斑块。利用景观生态学中的类型水平和景观水平的评价指标,研究北京市热力景观等级斑块随尺度变化的规律。研究表明尺度的变化对北京地区的热力景观影响十分明显,热力景观等级斑块存在着明显的尺度效应。利用景观指数变化曲线中的拐点以及半变异函数曲线特征,本文提出将尺度域空间划分为不同研究域,而百米左右的尺度是研究城市地物内部异质性的最大尺度。