由于多传感器遥感图像具有多种功能，因此，对特定于图像的信息进行分析需要精确提取图像的功能。
中，纹理特征可以显示图像的本质。文采用灰度共生矩阵统计分析方法进行特征提取，可以对多传感器遥感影像信息进行分析，可以应对遥感影像的不断改进和发展。
星遥感图像信息处理技术。像的最基本属性称为图像特征，即反映图像内图像本质的信息。
据色度，亮度，边缘值，图像的纹理或结构分为不同的类别。映外观属性。些类型的特征主要分为统计特征（例如图像的平均值，方差，直方图等），幅度特征（例如图像像素的灰度值，频谱的值和其他幅度特性），变换系数的特性以及极限的特性，拓扑特性和纹理特性。
换系数函数：亮度图像取决于变换域系数，该变换域系数与原始空间域图像相同，并且两者同时具有唯一的变化，因此系数变换可以称为图像函数。界特征：包括亮度极限点和噪声点。像中的亮度极限点是指无噪图像中亮度清晰或间歇的点，以灰度和三色值表示。周围像素相比，噪声点还具有灰度突变的特性，但它是一个单独的随机点。理功能：纹理功能在所有类型的图像功能中都是非常重要的功能，它反映了图像或对象本身的属性。如，遥感图像分析和解释的最基本基础是光谱数据和空间信息，即灰度和纹理信息。去，最常使用图像中的光谱信息。着卫星遥感图像信息处理技术的不断改进和发展，仅光谱信息的使用就长期不能满足遥感应用技术的发展需求。
如，在地质上，岩石受含水量或其他因素的影响。的光谱信息非常混乱并且没有规律性，但是纹理反映的信息与岩石的类型紧密相关。它详细描述了岩石表面的粗糙度和岩石图像的结构，因此纹理信息有助于我们区分两个不同的对象，这对于识别岩石是必不可少的。前，在行业中还没有统一的标准定义来定义精确纹理的概念。
们指定像素的灰度级或与图像颜色有关的变化作为图像纹理的一般描述。顺序由根据特定法律安排的基本部分组成；在某个序列的框架外，其局部序列信息不断重复。本部分在纹理范围内几乎无处不在。构大小相同，基本上是一个统一的单元。常，恒温阀芯我们将此系列的基础部分称为纹理基元。理图元是具有特定形状和大小的一个或多个图像图元的组合，因此纹理图元也可以将纹理视为特定统计量，并根据特定规则定期排列或组合，我们称第一个为随机纹理，第二个为确定性纹理。理在图像中具有许多特征，通常表现为密度，均匀性，周期性，平滑度，粗糙度和复杂性，特别是纹理基元的某些特征或灰色空间的组合，例如频率，强度和方向的程度将在一个区域中反复出现。这些特征的更改会严重影响图像的质量，并显着改变图像的外观。
部粗糙度和灰度变化与空间的重复周期有关，长周期和低频是粗糙的纹理，短周期是精细的纹理。述纹理的参数有很多方面，包括纹理的密度，强度，方向和粗糙度。外，纹理是二维的，单点无法描述纹理的特征，因此纹理的计算需要选择窗口。理分析的方法一般分为两类：一类是纹理的统计分析，另一类是结构纹理的分析。
于事物的不同组成，空间分布也具有较高的多样性和复杂性，遥感图像的纹理没有规则的局部图案，并且具有简单的周期性重复，其纹理和重复信息刚刚建立在统计理论的基础上，遥感图像的纹理分析主要采用统计纹理分析方法，并将结构分析方法应用于遥感影像中得到的结果。感图像不如使用统计纹理分析方法的图像好。多种分析特征和提取纹理图像的方法。取统计特征的最常用和最有效的方法之一是空间灰度共现矩阵法。间灰度共生矩阵主要表示某个像素出现在图像中相同方向和不同位置的概率。方法的使用基于图像灰度的二阶统计特性。摄图像中的两个像素点[x1，y1]和[x2，y2]，将它们之间的距离设置为[d]，并将[i]和[j]分别设置为与两个点相对应的灰度值。下图所示，根据给定距离[d]，有8个相邻点[x2，y2]不在与像素点[x1，y1相对应的图像的边界上] ]，因此如果我们对图像进行计数，您可以从[θ= 0？]，[θ= 45？]，[θ= 90？]和[θ= 135？]中选择四个不同的角度，如图1所示从中我们可以知道，灰度共生矩阵方法实际上是对称矩阵中相邻基元之间的距离和角度的函数，即[Pi，j = Pj，i ]。们用一个简单的例子来了解灰度共生矩阵的作用：一个数字图像是[4×4]四个灰度，假设通过计算获得空间灰度共生矩阵当[d = 1]时，等式（1）表示灰度级[0-3]的图像[4×4]，等式（2）-（5）分别表示四个[d = 1]矩阵时的角度。我们分析图像时，只要确定灰度共生矩阵，就可以通过分析提取图像的特征尺寸[P0？]，[P45？ ]，[P90？]和[P135？]，重点放在以下事实上：[d]和[θ]是确定这些特性的关键。如，如果空间灰度共生矩阵倾向于均匀分布，则纹理精细且不规则，并且[d]的值大于纹理基元。这一点上，像素对的灰度值通常较高。别：如果空间灰度的同时出现矩阵倾向于对角分布，则纹理必须粗糙且规则。[d]的值较小时，像素到灰度值将相似。
们可以得出结论，对纹理的粗糙度进行分析需要根据不同的值[d]计算矩阵中的元素，并且将元素与主对角线的分散程度进行比较以计算纹理。纹理具有方向的情况下，可以通过将矩阵值的分散程度与[θ]进行比较来分析纹理的方向性，这也可以达到纹理分析的目的。因为空间灰度共生矩阵的对角线值是随[θ]的变化而变化的。
此，它是灰度共生矩阵的主要特征，可以直观地反映出纹理图像的某些特征，并且它具有一种统计方法，可以满足人类视觉特征的需求，因此比较简单实用的提取特征以分析纹理的方法是空间灰度共生矩阵法。
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