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纹理分析方法拓扑、形态学纹理元、共生矩阵拓扑、形态学统计方法结构方法谱方法桑树信息提取解决了南方地形复杂、气候差异等条件的影像[1]遥感影像分类保持信息量不变，有效的减少噪声影像，增强特征的识别能力，提高分类精度[2]城市绿地提取提高分类精度[3]遥感影像纹理分析提高影像高精确性[4]灰度共生矩阵法分形学方法测定森林续集量[5]更有效的反应其纹理[6]有效提取地物类型[7]提取具有方向性的遥感纹理信息[8]灰度共生矩阵法分形学方法共生矩阵法将光谱混淆地物菜地和耕地分割开来。[9]应用于遥感图像岩性分类，解决了分类精度的问题。[10]确定遥感图像阴影区域，实现阴影区域的自动检测。[11]利用纹理信息辅助影像光谱分类以增强分类精度。[12]灰度共生矩阵灰度共生矩阵灰度共生矩阵灰度共生矩阵，模型回归分析问题和应用（1）应用：灾害监测（2）问题：不同时期的遥感图像灰度信息受到来自遥感平台和环境等因素影响，如传感器参数、太阳角度、大气条件等，使得基于图像灰度信息的变化检测阈值难以准确获，从而影响了遥感变化检测的精度。[13]（1）应用：遥感影像分类（2）问题：遥感影像分类中，由于受到分辨率的限制，以及“同物异谱，异物同谱”的干扰，在没有获得理想的分类结果前，如何提高分类精度；[14]（1）应用：高分辨率遥感影像（2）问题：高分辨率遥感影像中“同谱异物”和“同物异谱”现象给准确的影像分割造成了困难[15]（1）应用：地震油气勘探[16]频谱分析Gabor变换共生矩阵多尺度自卷积Tamura纹理和MSA直方图Gabor变换共生矩阵变差函数共生矩阵提高多光谱影像分类精度，反映像素间的结构性和数据间的统计性[17]判读线状纹理方向可解译为水流方向，纹[18]理熵，获得该区域的流速分级图像，由外海至沿海，流速逐渐增大得出中值、协方差、同质性、反差、差异性、熵、二阶距、自相关8种用于提取影像中纹理信息的特征统计量，得到各统计量的纹理特征图[19]居民地细节信息丰富，低频背景明显，高频背景大幅减弱,45度方向滤波效果好，居民地轮廓边缘清晰、细部均匀，利于提取,特征影像区分度好，尤其是对比度测度，居民地轮廓更清晰,保留冗余度小、区分度高的测度用于居民地的提取,抗噪性较好、计算量大，对噪声敏感度较高[20][1]谢国雪。基于高分辨率遥感影像的桑树信息提取研究_以广西鹿寨县为例[J]。中国农业资源与区划，2015年，第36卷（第2期）：44-53。[2]金晶。基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法研究[D]。湖南长沙：中南大学（测绘科学与技术，2013年。[3]刘充。基于资源三号卫星遥感影像的城市绿地信息提取方法研究[D]。山西太原：太原理工大学（地图制图学与地理信息工程），2014年。[4]梁国军。遥感影像纹理分析方法研究[J]。云南地理环境研究，2009年，第21卷（第1期）：93-98。[5]刘俊。[基于ALOS遥感影像纹理信息的怀柔区针、阔叶林蓄积量反演模型研究]。北京林业大学：水土保持与荒漠化防治，2014年。[6]许文海。[基于分形理论的遥感影像纹理分析与分类研究]。中南大学：地图学与地理信息系统，2010年。[7]严威，夏晨阳，吴国宝。[基于核的多尺度纹理特征遥感影像SVM分类]。信息技术，2015，5：53-56。[8]陈潇，邢立新，高志勇，元楠楠。[基于小波变换的遥感影像纹理信息提取]。安徽农业科学，2015，43（4）：363-366。[9]姜青香，刘慧平。利用纹理分析方法提取TM图像信息[J]。遥感学报，2004，8(5)：459-464。[10]赵建华，杨树锋，陈汉林。基于分形纹理的遥感图像岩性识别方法[J]。遥感信息，2004。[11]何凯，赵红颖，刘晶晶，王成优。基于分形及纹理分析的城市遥感影像阴影去除[J]。天津大学学报，2008，41(7):801-804。[12]黄艳，张超，苏伟，岳安志。合理尺度纹理分析遥感影像分类方法研究[J]。国土资源遥感，2008，4：15-17。[13]王丽涛，王世新，周艺，等．基于纹理特征的高分辨率遥感影像灾害监测应用［J］．灾害学，2014,29(3):97－101．[14]黄祥，杨武年，结合灰度和基于动态窗口的纹理特征的遥感影像分类[J].测绘科学技术学报，2015,31（3）[15]何晨，王超，一种基于纹理特征的遥感影像分水岭分割算法[J].信息技术，2015,2[16]张鹏志，李兰斌，地震纹理分析在油气勘探中应用进展[J].物探与化探，2013,37（3）[17]陈桂芬，曾广伟，陈航，李春安,基于纹理特征和神经网络算法的遥感影像分类方法研究[D]。吉林长春：吉林农业大学信息技术学院，2014。[18]乔远英，基于遥感TM影像纹理特征的长江河口流态信息分析[D]。上海：华东师范大学河口海岸学国家重点实验室，2014。[19]许建东,染鹏,樊笑英,林旭东,基于遥感影像光谱与纹理分析的地物分类—以长白山天池火山地区为例[J]。地震地质，2009，31（4）：608-615。[20]金飞，基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术研究[D]。北京：解放军信息工程大学地理空间信息学院，2013。其他解决方法：监督分类、决策树分类、植被指数、目视解译、影像分割、面向对象分类方法