2.1.2纹理特征

纹理特征能够直接反映物体外观和表面结构组织排列的主要信息以及它们和周围环境之间的相互关系。灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是描述纹理特征常用的技术方法，通过深入地研究图像中灰度的空间相关性质计算出图像中一定的距离和一定方向的两点灰度间的空间相关性,从而准确反映出一个图像在不同方向、间隙、变化幅度及速度快慢上的基础综合资料信息^[27]。由于近红外波段对植被提取更加敏感，本文根据B8波段每个像素周围的灰度共生矩阵计算纹理度量。GEE提供了GLCM的函数接口，可计算Haralick^[28]提出的14个GLCM指标和Conners 的4个其他指标。