梯田作为治理坡耕地水土流失的一项有效措施,其蓄水、保土和增产的作用相当显著,在中国已有数千年的应用历史,我国现有的梯田规模已经超过了 2000万hm2。随着我国“坡改梯”综合治理工程的不断深入,梯田面积还将继续扩大。为了更加准确地掌握我国梯田建设的动态变化情况,及时、准确地清查现有梯田的空间分布是非常重要的。为此,国家各有关部门先后采用各种技术手段获取梯田动态信息,其中遥感技术以其快速、准确、现势性强等优点备受关注。但目前遥感图像梯田信息提取的自动化技术较少且难以满足工程化需求。为了满足水土保持、农业、国土管理行业和行政主管部门对梯田信息的需求,本研究依托“高分辨率对地观测系统重大专项”的子项目“高分水利遥感应用示范系统(一期)水土保持监测与评价子系统项目”,针对梯田在国产高分辨率遥感卫星(GF-1)影像上的纹理特征,以陕西省榆林市横山县作为研究区,引入计算机图形图像学边缘检测方法,选择窗口为研究单元、地物的边缘线条为研究对象量化梯田纹理,通过统计分析得到梯田分类的特征值,提出了边缘特征统计梯田提取算法,并经过算法编程实现,使得算法可以通过程序进行工程化批量作业。同时选择山西省晋中市昔阳县作为验证区,开展算法验证实验。算法应用和验证实验的结果表明,边缘特征统计算法总体发现精度为57.19%,典型梯田的发现精度为80.85%、识别正确率达69.46%,该算法对于GF-1影像上典型梯田的识别和提取具有一定可行性;一景GF-1影像的算法提取平均耗时为50分钟,算法效率较高。