El análisis ráster multirresolución estudia los fenómenos espaciales a través de múltiples tamaños de píxel o niveles de detalle. Muchos procesos se ven diferentes según el grano: los parches de deforestación, las islas de calor urbano y la conectividad del hábitat pueden fortalecerse o desaparecer a medida que cambia la resolución. Los analistas remuestrean rásters, construyen pirámides, calculan métricas en cada resolución y analizan la dependencia de la escala. Los métodos de ondículas (wavelets) y de espacio de escala capturan características sin tener que elegir un único tamaño de núcleo. Este enfoque protege contra el problema de la unidad de área modificable y ayuda a alinear las entradas del modelo con las escalas de decisión. Desde el punto de vista del rendimiento, las estrategias multirresolución permiten obtener vistas generales a una resolución gruesa y detalles bajo demanda mediante teselación y computación fragmentada. Informar tanto de la escala más gruesa como de la más fina en la que se sostienen las conclusiones mejora la transparencia para los revisores. Informar tanto de la escala más gruesa como de la más fina en la que se sostienen las conclusiones mejora la transparencia para los revisores. Las figuras multiescala ubicadas una al lado de la otra en los informes revelan la robustez de un vistazo, evitando la selección interesada de una sola escala 'óptima'. Las figuras multiescala ubicadas una al lado de la otra en los informes revelan la robustez de un vistazo, evitando la selección interesada de una sola escala 'óptima'. Las figuras multiescala ubicadas una al lado de la otra en los informes revelan la robustez de un vistazo, evitando la selección interesada de una sola escala 'óptima'.