不同的地物有不同的纹理信息，它包括了整个物体的轮廓，也包括了其内在的细节。对于植物而言，不同的时段、植被类型、生长状态等，其纹理信息并不相同。这也就可以利用纹理特性，提取植被类型、生长状态、健康检测等，为植被生长提供重要的参考依据。对于地质体而言，纹理信息可以提供剪切、断裂、构造形态等信息，为地质提供重要的基础信息。大概十年前，我们利用遥感影像进行目视解译，对西藏北部地区进行地质构造解译以前矿产靶区预测。这个工作包括两个部分：1）对遥感影像进行处理，得到良好的影像底图；2）利用专家经验开展临摹绘制，从易到难勾画地质现象，从而减少地质调查工作，为无人区地区提供基础数据。纹理是图像分析中的一个关键属性，描述了图像中灰度值在空间维度上的特定模式变化。灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix， GLCM）作为一种核心的纹理统计分析方法，已被广泛应用于图像处理领域。该方法通过定义两个像素间灰度值的联合概率分布来捕捉图像的纹理特征，从而反映图像的结构信息。GEE集成了.glcmTexture(size, kernel, average)函数，可以巧妙的利用该函数提取地物的纹理特征。它是根据每个波段的每个像素周围的灰度共生矩阵来计算纹理指标。GLCM 是图像中不同像素亮度值组合（灰度）出现频率的列表。它计算特定方向和距离上 X 值像素与 Y 值像素相邻的次数，然后从该列表中得出统计数据。相应的，每一个波段可以计算出18个纹理指数。也就是说，如果利用10个波段计算，每个波段18个指标，那么就是180个，必然出现数据冗余。因此，如何才能选出合适的指标？说到这里，可能要涉及一些光谱知识了。我们知道，近红外波段对于植被更为敏感，表现为出现强反射。因此在进行假彩色合成时，通常采用（近红外-红-绿）进行合成。所以，由于近红外波段的敏感性，我们通常选用它作为依据，提取植被的纹理信息。![]()
相应的，如果我们是需要提取地质体的纹理信息，获取它的地表现象，应该如何选取呢？正如植被一样，很多岩体和矿物质相对于短波红外更为敏感，因此通常采用（短波红外-红-绿）进行假彩色合成。
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GEE中glcmTexture(size, kernel, average)函数的调用对象为Image。因此，只需要合成一张良好的影像，并选取合适的波段，就可以得到对应的纹理信息。var img = Landsat-8.filterDate(...) .filterBounds(...) .map(rmClould) .median() var veg_Textural = img.select(NIR).glcmTexturevar geo_Textural = img.select(SWIR).glcmTexture
