地表系统由自然产生的、复杂的地理现象组成,地理对象的空间化以及多尺度表达使空间数据的描述呈现多尺度特征。广义上讲,空间尺度是描述某一物体或现象所采用的空间单位,是影像中最小可辨识单元所代表的长度。由于观测尺度不能满足生产需求,需要提供一个比较粗略的误差估计模型实现两种尺度之间的转换。当在异构的生态关系中实现跨尺度转换时,信息往往会被扭曲,即尺度效应。不同尺度之间存在非线性关系和反馈机制,尺度的多样性加上无处不在的空间异质性,以及图斑本身的形态多样性使地表格局在宏观上看似规律有序,在微观角度上呈现出混乱、异质性。研究尺度效应机理有助于把握尺度问题并揭示复杂多样的地物变化规律,建立误差估计模型。目前还处于尺度效应的定性研究多、定量研究少的阶段,本文将从几何形态学和生态学的角度,通过研究地表形态的组成和结构揭示尺度效应机理、量化尺度效应并对尺度推演的精度进行评定。本文以精度可靠的GlobeLand30为原始数据,从中选择丰富的地物信息作为试验样本,通过分析不同形状图斑的形态因子,建立形态分类模型,以影像和特征库为基础数据,对图斑进行特征提取并完成检索。本文把图斑信息分成:点数据、小型线数据、大型线数据、紧凑的凸多边形、一般多边形和不规则的复杂多边形,并分析不同类别的尺度依赖特征,通过对每个类别建立不同尺度下的插值拟合模型揭示不同类别的尺度上推规律。该方法从单要素的角度实现了微观数据升尺度规律的研究,即去除数据之间的相互制约关系,把空间特性看作是均质的。在此基础上,叠加单类别中各个要素的尺度上推表现,得到单类别的合成结果并验证,得到拟合误差。然后分析单要素间的邻域关系,通过微观和中观角度的研究拟合宏观数据升尺度规律,验证实验结果得到拟合误差。实验表明类别Nodata、耕地、水体、人造覆盖面积比率拟合误差的标准差依次为0.083、0.008、0.062、0.013,该数据即实验区的全类别数据在升尺度过程中偏离均质空间结构的信息变化的程度,该数据即尺度效应引入的误差。最后,本文对尺度推演精度做了评定。由于尺度推演的不确定性主要是由数据处理模型的非线性和地理系统的形态复杂性引起,本文通过实验分析得出尺度效应引入的不确定性更显著。本文综合微观、中观和宏观的研究思路,研究了影像在制图综合过程中的信息表达偏离均质空间的程度,弥补了单纯从宏观角度研究尺度问题的缺陷。尺度效应的量化揭示了尺度效应形成机理,给尺度效应研究提供了新思路。