由于张家界地貌的独特性,国内外学者对张家界地貌的地貌形态、成因机制、地质构造以及发育现状等研究颇多,基于RS技术提取地貌遥感特征信息的研究较少;随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理作为遥感影像的基本组成特征被广泛用于遥感分类。本文以张家界武陵源区为研究区,选取高分一号(GF-1)可见光数据和Sentinel-1SAR微波数据,利用灰度共生矩阵(GLCM)提取并统计两种类型遥感影像中5种地类(峰林、建设用地、水体、植被、农田)的纹理信息,分析张家界地貌(峰林)的纹理特征,选择纹理特征波段与相应多光谱(GF-1)波段组合用以分类研究,利用最大似然法(MLC)获取分类结果,最后通过计算混淆矩阵评价分类精度,进行分类精度研究。结果表明:(1)适用于张家界地貌纹理特征分析的数据类型:通过两种遥感影像(GF-1和SAR)的分析比较,SAR影像所包含的峰林纹理信息更优,且在8种纹理特征中,对比度(Contrast)差值最为明显,SAR(3.7573)>GF-1(1.1626),差值为2.5947。对比度特征与图像的清晰度直接相关,反映出纹理沟纹的深浅程度。这充分表明,采用SAR影像能更好地揭示张家界峰林地貌影像特有的空间纹理结构信息,也为张家界地貌遥感工作数据的选择提供依据。(2)张家界地貌与其他地类的纹理差异:张家界地貌在GF-1影像上突显的是峰林的阴影,与水体在表征上相似,易受水体和植被干扰,纹理特征表现较为均一简单,且色调较深,与其他地类区分明显。在SAR影像上,张家界地貌表现出较为突显的地貌结构,纹理特征表象较完整,受植被干扰性小。峰林的纹理特征在局部和整体上具有一致性,有较强的纹理方向性。(3)应用于分类的纹理特征组合:通过不同地物的纹理特征差异分析,增加特征波段提高分类精度,选取地类区分度较大的纹理特征值,得出武陵源区内不同地类分类的最佳纹理特征波段组合为均值、方差、相异性、熵和相关性。(4)纹理对分类精度的影响:利用混淆矩阵评估纹理加入前后的多光谱影像(GF-1)的分类精度。2 m分辨率下,纹理特征的加入使得分类的总体精度(OA)提高了1.87%,Kappa提高了0.0459;8 m分辨率下,OA提高了0.76%,kappa系数提高了0.026。结果表明利用光谱与纹理特征结合的分类精度高于仅利用光谱特征分类的精度,说明纹理特征与光谱信息结合可以提高遥感影像的分类精度。(5)纹理对不同地物分类精度的影响:基于分类精度结果,分析纹理特征结合前后研究区内不同地类分类精度的变化。2 m分辨率下,5种地类在加入纹理特征后分类精度都有变化,峰林、建设用地、植被和农田分别提高了4.77%、2.66%、2.48%、2.90%,水体的分类精度降低了0.6%。8 m分辨率下,5种地类分类分别提高了4.38%、3.19%、0.58%、1.34%和4.22%。结果表明,纹理特征的加入有利于提高地物分类精度,但其对不同地物类型的影响程度不同。