遥感影像纹理是影像灰度在空间上的变化和重复，反映影像的灰度统计信息和地物本身的结构特征及空间排列关系。纹理特征提取最为常用且效果最好的方法是灰度共生矩阵法，该方法主要描述影像各像元间灰度的空间相关性[141，142]。
本研究选取灰度共生矩阵纹理分析法。灰度共生矩阵研究沿一定方向（左上，右上，左下，右下）、一定间距的像元间的相关关系，强调空间依赖性，通过图像灰度级别间联合条件概率密度表示纹理特征。窗口大小、步长和方向是纹理分析中的重要参数。本研究以1为移动步长，取4个方向0°、45°、90°、135°作为计算窗口的移动方向，以3×3为计算窗口大小进行常用的8种纹理特征参数提取，并提取灰度共生矩阵所反映的各样点对应的纹理特征值。见图3-3
（1）均值（Mean，MEAN）
反映图像纹理窗口内的灰度规则均匀性，影像纹理越规则，均值越大。
（3-8）
（2）方差（Variance，VA）
反映纹理特征偏离样本整体均值的程度，方差越大，特征图像越亮。
（3-9）
（3）协同性（Homogeneity，HOM）
反映影像局部同质性，影像灰度差异越大，值越小。
（3-10）
（4）对比度（Contrast，CON）
反映影像的清晰度和纹理的沟纹深浅，纹理沟纹越深，对比度取值越大，效果越清晰。
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（5）相异性（Dissimilarity，DI）
反映邻近像元间灰度值的不均匀特性，灰度差别越大，值越高。
（6）信息熵（Entropy，EN）
表示图像中纹理的非均匀程度或复杂程度，反映影像信息量。影像纹理越杂乱，影像中灰度分布越随机，则信息熵值越大。
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（7）二阶矩（Second Moment，SM）
反映影像灰度分布的均匀程度和纹理粗细程度，图像中元素越均匀，则值越小。
（8）相关度（Correlation，COR）
度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，反映图像中局部灰度相关性。矩阵元素值越均匀，相关值越大。
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