【个人一点不成熟的理解：尺度至少涉及到粗细两个尺度，表现在先反演后聚合与先聚合后反演得到的参数不一致。】

答曰：能这样考虑问题也不错，但局限性大了一点。见下。

【目前细尺度上（这个尺度很多假设可以成立，比如水平均一，比如纯象元）有很多模型可以不错地建立遥感信号与待反演参数的关系。如果在细尺度上得到参数，然后通过简单平均或者加权平均那么得到的粗尺度的参数应该是准确的。】

答曰：这个“应该是”的前提太宽泛。“简单平均或者加权平均”几乎包罗万象。

【也就是先反演后聚合（对于lai这样的参数可以直接平均…得到的参数是准确的。】

答曰：不对吧？LAI对光反射的非线性几乎是本质上的。除非你这样获得的平均LAI永不再用于与光的作用。

【但是实际情况却是，我们只有粗尺度的遥感信号，也就是说只能是用聚合后的遥感信号来反演，也就是先聚合后反演，这个过程就存在了问题，问题原因是目前没有很好的模型可以描述信号在粗尺度象元内的过程，不能很好的直接建立粗尺度信号与参数间的关系。】

答曰：问题提得好，但“只有”二字欠妥。您忘掉老邪正是在强调“地理要素趋势面”，这个趋势面可以是在“细像元”分辨力上的。

【…既然遥感的目的是得到地表参数，那我觉得我们的任务是建立这样的没尺度效应的模型，或者退而求其次，建立最优反演尺度的模型，就是说模型与尺度是一一对应的，不再是把一个模型用在所有尺度上。对不同的尺度，采用不同的模型建立信号与参数的关系，那么反演出的参数就可比了。尺度问题来源是模型的非线性与地表的异质性，不同尺度不同的模型就是一个分段函数，类似于建立了一个“线性的”模型。模型的提出必须给一个最优尺度，也就是函数的“作用域”。】

答曰：这似乎也是一个思路，但这是脱离地学知识、只玩算法的思路。老邪尽力推动遥感尺度效应的研究，就是觉得那是一条没有前途的路。

谢谢评论。要讨论起来才好玩儿。