地物分布具有高度的复杂性和空间异质性,难以定量描述其内在规律。遥感观测为理解和识别地物分布规律提供了基础数据和技术支撑,特别是高空间分辨率遥感影像中更为精细的空间特征和结构信息为地物特征的提取和类型的识别提供了更为详实充分的依据。目前,遥感数据处理更多偏重于单个像元的光谱信息特征,而对像元及其邻域像元所共同携载的空间结构信息挖掘利用不足。空间异质性是地物空间分布的一个重要特征,相较而言,传统的遥感图像分析、信息提取方法,普遍在这一方面的考虑还不充分。近些年,有研究考虑中心像元与邻域像元的差异,尝试定义空间异质性指数与空间异质核等指标方法,来描述和量化中心像元相对其邻域的空间异质性,进而提取遥感影像中所包含的空间结构信息。原始空间异质核虽能较好地体现局部的特征,但受限于灰度分辨率和影像幅度等方面的影响,很难进行有效的统计分析。本文引入全局多值化方法和局部多值化方法,从直接降低影像的灰度分辨率和异质核的类型分辨率两方面,限制产生空间异质核的类型数目。研究中,选取平原耕地景观(华北平原)、横断山脉景观(广西)、城市景观(西安)、黄土高原景观(延安)、沙漠景观(塔里木盆地)和喀斯特景观(云贵高原)共六种景观类型进行空间特征信息的提取和对比分析。研究结果表明:全局多值化中随着全局二值化方法向全局三值化、全局四值化等扩展,虽然异质核种类的理论值越来越大,但对数量占比较大的异质核组成影响不大,并没有出现新的异质核模式;局部多值化中,随着局部二值模式向局部四值、五值扩展,更多更复杂的异质核所代表的影像中更多的特征被提取了出来,最典型的是兼具梯度变化的水平或垂直走向型模式的异质核。因此,在对六种景观类型进行空间特征提取上,局部多值化方法优于全局多值化方法。诚然空间异质核种类数越多,所能提取空间结构特征的潜力也越大,但相应的计算成本也越高且受影像空间幅度的限制越严重。因此,本研究重点着眼于局部二值模式LBP,依据完全随机分布图像的异质核类别概率和具体影像异质核类别概率的差异,尝试提出一种测度不同景观影像的随机性方法,进一步对比区分影像边缘处异质核和非边缘处类别异质核。研究结果表明:六种典型景观类型影像中非边缘处的异质核类别占比接近于随机分布的理论值,表明非边缘处的异质核多是由随机分布的灰度值产生的。在此基础上,文中进一步改进发展了一种考虑阈值的局部二值模式TLBP方法,同时提出了两种异质谱映射关系的优化方法。结果表明,与LBP相比,TLBP方法能够明显提升不同景观异质谱之间的差异性。空间异质核及其相关方法能够在一定程度上反映局部的空间异质性,提取典型景观的空间结构特征,为进一步地识别和分类研究提供充分的科学依据。