利用GEE解读纹理信息|植被与地质的差异性

主要观点总结

本文介绍了纹理信息的重要性及其在不同领域的应用，包括植物和地质体的纹理信息提取。文章还详细解释了使用GLCM纹理信息提取方法和基于GEE提取纹理信息的流程，并分享了相关的GEE代码。

关键观点总结

关键观点1: 纹理信息的重要性

纹理信息包含了物体的轮廓和内在细节，对于植物的生长状态、健康检测以及地质体的剪切、断裂、构造形态等信息提供重要参考依据。

关键观点2: GLCM纹理信息提取方法

灰度共生矩阵（GLCM）是一种纹理统计分析方法，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。

关键观点3: 基于GEE提取纹理信息

GEE集成了glcmTexture函数，可以根据每个波段的每个像素周围的灰度共生矩阵计算纹理指标。根据不同地物的敏感性，如近红外波段对植被、短波红外对地质体的敏感性，选择合适的波段进行纹理信息提取。

关键观点4: GEE代码分享

文章最后分享了使用GEE中glcmTexture函数的代码示例，包括提取植被和地质纹理信息的代码。