地膜覆盖栽培技术能够有效改善农田水热环境,促进作物生长发育,提高作物产量,且具有灭草、防病虫、防旱抗涝、抑盐、保苗等多项功能.地膜覆盖栽培在我国农业生产中广泛使用,对农业增产增收具有重要贡献,现已形成了重要的农田景观.但近几十年来,我国地膜使用量和覆盖面积的快速增长也带来了一些较严重的生态环境问题,如由地膜残留引起的白色污染、土壤微环境的破坏以及温室气体排放等对农业生态环境可持续发展极其不利的负面影响.我国地膜覆盖农田的空间分布格局、分布面积、时空变化特征等尚未明确.为了解决上述问题,建立有效监测地膜农田的方法对地膜生产、使用以及残留地膜的回收、治理等农事规划管理等提供参考依据和基础数据,同时能为进一步深入研究地膜农田环境效应、社会效应等提供基础数据和技术保障.但到目前为止,地膜覆盖农田的研究主要围绕地膜覆盖对农作物生产效益和对农田环境的影响进行研究,而利用遥感技术获取地膜覆盖农田时空信息的研究很少.因此,地膜农田遥感监测研究中存在很多理论和实际应用问题亟待解决.不同遥感数据、不同特征、不同监测方法对地膜农田的解释性和识别力有待进行深入挖掘.因此,地膜覆盖农田遥感监测在理论、技术、应用方面都具重要意义.本文以2014年4月份LANDSAT8OLI数据为基础,对河北省衡水市冀州市地膜棉花农田进行监测研究..从Google earth影像上采集训练样本和验证样本,对样本进行纯化处理后根据样本分析不同地物的光谱和纹理特征,选取最佳特征,利用支持向量机分类器分别进行基于光谱特征、基于纹理特征和基于光谱和纹理相结合特征的监测研究.利用混淆矩阵对分类结果进行精度验证.结果显示,光谱特征和纹理特征对地膜农田具有一定的解释性,总体精度都达到较高的水平,基于光谱特征、基于纹理特征和光谱和纹理相结合的总体分类精度分别达89.45％、94.68％and 94.73％,Kappa系数分别为0.85、 0.92和0.92.而地膜农田的制图精度和用户精度上存在一定差异,基于光谱特征的制图精度和用户精度分别为87.30％和63.96％,基于纹理特征的制图精度和用户精度分别为83.03％和81.37％,而基于光谱和纹理相结合的制图精度和用户精度分别为83.39％和81.37％,表明纹理特征的加入能够将制图精度和用户精度同时达到较高水平.研究区的实验表明,LANDSAT8OLI数据对地膜农田遥感监测研究有很大潜力,还需进一步挖掘.