Varios tipos de relieve son conocidos por exhibir anisotropía topográfica, definida como una desigualdad direccional en la elevación. El análisis cuantitativo de la anisotropía topográfica se ha centrado en gran medida en mediciones tomadas de formas de relieve específicas, ignorando el paisaje circundante. Investigaciones recientes han avanzado en la medición de la anisotropía topográfica como un campo distribuido en paisajes naturales. Sin embargo, los métodos actuales son computacionalmente ineficientes, ya que requieren hardware especializado y entornos de computación, o tienen una selección limitada de escalas que socava la viabilidad y calidad de los análisis multiescala al introducir sesgos. Por necesidad, los métodos actuales operan con un conjunto limitado de escalas, en lugar de la distribución completa de paisajes posibles. Por lo tanto, presentamos un método para medir la anisotropía topográfica en el paisaje que tiene la eficiencia computacional requerida para el análisis hiperescalar utilizando el enfoque de filtrado de imagen integral para calcular mediciones de posición topográfica local orientada (LTP), junto con un modelo de desviación cuadrática media (RMSD) que compara muestras direccionales con una muestra omnidireccional. Se desarrollaron dos herramientas: una para generar una firma de escala para una sola celda, y la otra para generar un ráster que contenga el valor máximo de anisotropía a través de un rango de escalas. Se probaron las performances de ambos algoritmos utilizando dos conjuntos de datos que contenían formas de relieve anisotrópicas repetitivas, de tamaño y orientación similares, incluyendo un campo de dunas y un campo de drumlins. Los resultados demostraron que el método presentado tiene la robustez y sensibilidad para identificar anisotropía hiperescalar compleja, como características anidadas (por ejemplo, un drumlin ubicado dentro de un valle).