山东地区自然地理环境位置优越,经受地球内、外力的综合作用,形成了平原、丘陵、山区等不同类型的地貌,构造出多样性的区域地貌类型。系统进行区域地貌特征对象获取及其特征参数的分析,并进行地貌的科学系统化精细分类,是地学领域的研究热点。地貌形态是不同地貌特征对象差异性的表观反映,而地貌的准确分类是描述特定区域地形特征和了解其内部地貌形成过程的关键步骤。目前对于地貌特征的研究大都是通过计算地形因子挖掘局部地貌的量化规律,但是宏观把握地貌空间特征的能力不足,地貌类型识别或分类的精度较低。鉴于现如今的研究现状,有效的宏观地貌分析方法匮乏,本文从纹理分析的角度出发,将影像纹理的概念引入数字地形分析技术研究领域,利用灰度共生矩阵的纹理分析方法理论,定量的提取地形纹理特征值,定性的分析地貌的成因机理,阐明宏观地貌空间特征的变化规律,来实现地貌类型分类领域的新突破。本研究以山东地区的地形纹理为研究对象,基于多尺度DEM影像数据,采用灰度共生矩阵技术方法,综合区域地貌学、数字地形分析、遥感图像处理、数理统计学等相关理论,对纹理特征参数、宏观地貌空间特征、地貌分类进行了系统深入的研究。主要在以下几个方面开展工作,并取得了相应的研究成果:(1)运用灰度共生矩阵的纹理分析方法,在DEM影像数据上提取纹理测度的纹理特征值,分析了不同计算参数对纹理特征值的影响。凭借纹理特征值的差异性和在不同地貌类型中呈现的可区分性,确定出方向、灰度级和纹理测度最优参数,而纹理分析窗口参数的确定是利用特征值变异系数的稳定性。同时,采用不同分辨率的DEM数据验证了地物表达尺度的一致性,证明了纹理特征参数的最优取值具有科学性。(2)在优化纹理特征参数的基础上,对纹理特征值进行特定的分析,提出建立DEM综合纹理因子,进一步定量分析基于纹理的地貌空间特征及其变化规律,以及定性描述山东地貌的空间分布格局。经比较发现,DEM综合纹理因子反映的地貌空间特征与地貌类型分布一一对应的程度高,验证了纹理与地貌类型存在强烈的耦合关系,得到纹理与地貌类型间的映射机理。(3)按照纹理与地貌类型间的映射机理,选择使用纹理进行不同尺度的地貌分类。不同地貌类型的区分量度在于纹理特征值差异。经试验得到,小尺度500 m DEM影像纹理中均值、方差、对比度可作为最佳纹理指标进行平原、丘陵和山地一级地貌区域的地貌分类;在纹理信息丰富的30 m DEM影像中,利用对地貌信息量变化敏感的CNN像素级分类方法参与二级地貌分类,相比其他传统方法地貌分类精度得到大大提升。本研究在纹理计算参数优化、DEM综合纹理因子构建、不同等级地貌类型分类取得了创新性的研究成果,这对于系统的进行山东地貌空间特征分析和地貌类型的分类、探讨山东地貌结构的演变历程、明确山东地貌形态的空间格局、揭示山东地貌的形成和演化机理、指导山东地区的可持续发展等方面,具有重要的理论价值与应用前景。