尺度问题一直以来备受遥感界广泛关注,但由于遥感技术本身是一个复杂的系统,人们对遥感尺度内涵认知不够,当前遥感界对尺度效应机理的认识不足。另外,尺度问题研究方法较多,方法之间大多相互独立,没有进行方法间的对比分析,从而不能有效地综合利用不同方法研究遥感数据尺度问题。因此,为遥感尺度效应建立一个概念框架和研究方法框架具有重要意义。本文剖析了遥感影像的尺度内涵,归纳总结出对尺度效应的理解,并在深入分析遥感影像分形机理及现有分形模型的基础上,提出了改进的分形方法来分析遥感影像像元观测尺度效应。为进一步验证改进方法的可靠性,使用了现有的尺度效应分析方法(信息熵法)来进行了对比分析。以北京市Quickbird影像为实验数据,从中裁剪出building、farmland 2子区域为研究对象。分别使用MFBM、MDBM 2种分维数计算模型计算研究数据在不同观测尺度下的分维数,同时计算出相应数据在不同尺度下的信息熵,并计算两者间的相关性。分析实验结果发现,两者均随着空间分辨率的增大,总体呈先上升后下降趋势,且在某些相同特征尺度上会出现拐点。经分析可知,这些拐点对应的特征尺度与影像中的地物尺寸具有一定联系,使得影像中混合像元较少。因此,这些拐点对观测该地物具有一定指示意义。为了更加系统性的对比分析遥感影像尺度问题研究方法,本文还选择了常用的基于统计学的2种尺度问题研究方法(改进的局部方差法和变异函数法)进行了从理论到方法的深入梳理,并使用以上介绍的实验数据进行了系列方法实验及分析。基于以上不同统计学及分形学方法的理论分析,总结出了不同方法的适用范围,并对以上多种方法实验结果进行了对比分析。通过本研究可知,使用改进的分形方法研究遥感影像像元尺度效应,打破以往观测尺度方法研究范畴,从不同角度去分析遥感影像观测尺度问题对GIS研究与地学应用具有一定的理论和指导意义;另外,通过结合多种常用尺度问题研究方法进行理论及实验结果的对比分析,总结出不同方法的适用范围,这对今后尺度问题研究过程中研究方法的选择具有重要的理论和指导意义。