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农作物种植面积的测量是遥感估产的基础工作之一。面积测量结果的精度直接影响到数据的可信度和可用性。多尺度遥感数据源的综合应用是进行大范围农作物种植面积遥感测量业务化运行的必然趋势。不同尺度遥感数据源的选取将直接影响到种植面积测量的精度。研究尺度因子在农作物种植面积遥感测量中的作用，尺度与面积测量精度的定性和定量关系，以便在不同的空间范围、种植比例及景观结构下选择合适空间分辨率的遥感数据，不但可以提高测量精度，而且可以排除选择数据时的盲目性，降低数据成本，为开展大范围农作物种植面积遥感测量业务化运行工作提供科学、可靠的依据和指导。
本文利用SPOT5卫星数据，以尺度变化对农作物种植面积遥感测量精度的影响分析为主线，运用空间统计分析方法和多种精度评价指标，从不同空间分辨率、不同空间范围、不同农作物百分比以及不同景观空间结构等角度系统分析了农作物种植面积遥感测量中的尺度效应问题，为基于多尺度遥感数据复合的农作物种植面积测量业务化运行中的数据选择和精度保证问题提供理论与实验基础。通过本文的分析，主要有以下结论：
(1)从不同空间分辨率来看，随分辨率的降低，混和像元数目的增加导致面积估算误差增大，测量结果的像元绝对精度不断降低，但由于面积估算误差存在正负方向性，在一定程度上可以相互中和抵消，因此测量结果的区域精度高于像元精度。从不同空间范围来看，监测区域的空间范围越大，面积估算的正负误差相互抵消越充分，测量结果的区域精度越高。当分辨率为30米时，不同空间范围下的区域精度平均值均保持在94％以上，并随空间范围的扩大逐渐增大；而当分辨率降低到250米时，区域精度平均值降低到70％左右，当空间范围扩展到64km2时，区域精度平均值可升高到80％。
(2)从不同农作物百分比来看，当农作物百分比达到30％以上，不同空间分辨率下的区域精度平均值基本可以稳定在90％以上，标准差稳定在5％以下，且空间分辨率越高，区域精度越高。百分比增加到40-50％时，不同分辨率的区域精度平均值的差异达到最小，且均保持在较高的水平(基本保持在93％以上)。随着百分比继续增加，较高分辨率(30m，50m，70m，90m)下的区域精度平均值基本保持稳定，只是较低分辨率的区域精度平均值在较大的空间范围下略微降低，但仍基本保持在90％以上。从不同的分辨率来看，30米分辨率的区域精度平均值在作物百分比大于10％时，即使在较小的空间范围，其值也可以稳定在95％以上；分辨率为50米，70米，90米时，当作物百分比大于30％，其区域精度平均值只稍低于30米时，但仍保持较高的水平(空间范围大于4km2时，值均保持在94％以上)。当分辨率为250米时，在作物百分比大于40％的情况下，区域精度平均值保持在90％左右，当空间范围大于64km2时，区域精度平均值可达到90％以上。这说明在一定的区域精度保证下，用较低分辨率遥感数据替代高分辨率数据进行大范围农作物种植面积测量是可行的，农作物百分比对低分辨率数据替代高分辨率数据有很重要的影响。
(3)不同景观空间结构对农作物种植面积测量区域精度的影响比较复杂。从农作物百分比与景观空间结构的关系来看，破碎度随农作物百分比的升高而降低，两者呈显著线性相关，而分维数和农作物百分比基本不存在显著关系。不同景观空间结构对农作物种植面积遥感测量区域精度的影响主要以景观破碎度为主，不同农作物百分比对区域精度的影响实际上体现了不同景观空间结构对区域精度的影响。
(4)在大面积农作物种植面积遥感测量中，需要从测量精度、监测范围、数据成本以及数据可获取性四方面综合考虑选择合适的空间分辨率的遥感数据。在一定的区域精度保证下，IRS-P6数据和MODIS数据可以在大面积农作物种植面积遥感测量，尤其是对农作物种植较为密集的主产区的大范围测量中发挥重要作用。