随着近年来遥感技术和计算机技术的飞速发展，计算机识别分类成了遥感技术应用的一个重要组成部分，遥感技术的改进促使遥感专题信息的提取方法也在不断地改进。高分辨率数据的出现，无疑给解决多类别分类识别并提高分类精度带来了曙光。本课题是在对研究区SPOT5遥感影像进行探索研究的基础上，利用计算机识别分类技术，对研究区森林类型进行分类研究，以期取得一些有价值的经验和结论，同时确立SPOT5在林业中普遍应用的优越性，推动和促进森林遥感技术在林业生产上的应用。
　　《林业遥感图像分类方法与实践》内容涉及遥感、地理信息系统、林学、计算机科学等多个学科，可作为遥感及地理信息系统专业、林学专业高年级本科生和研究生的参考书籍，也可以作为相关专业技术人员的选读书籍。

　　4.3.1主观评价
　　主观评价的优点在于可直接根据遥感影像处理前后的对比作出定性评价，具体评价内容有：
　　（1）判断融合后影像是否配准，如果配准不好，那么融合影像会出现重影，反过来通过影像融合可以检查配准精度。
　　（2）判断融合后影像整体色彩是否与天然色保持一致，如居民点影像是否明亮突出，水体影像是否呈现蓝色，植被影像是否呈现绿色。
　　（3）判断融合后影像整体亮度、色彩反差是否合适，是否有蒙雾或斑块。
　　（4）判断融合后影像纹理及彩色信息是不丰富，光谱与空间信息是否丢失。
　　（5）判断融合后影像的清晰度是否降低，地物影像边缘是否清楚。
　　按上述主观评价标准对6幅融合影像进行评价，可以看出：6幅融合影像配准效果均很好，无严重重影或模糊现象，比原始SPOT5多光谱波段影像均要清晰。其中HIS变换融合影像层次最不够清晰，地物边缘不十分突出，但林地与非林地界线清楚。线性加权融合影像色彩类似Brovey融合影像，但纹理不如Brovey融合影像清晰。主成分变换融合影像和基于缨帽变换融合影像色彩丰富鲜艳，目视效果较好。而Brovey融合影像和小波变换融合影像纹理最清晰，虽色彩不耀眼，但地物边缘明显，易于目视解译。
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前言
第1章 诸论
1.1 研究的目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本书研究的内容和目的
1.4 研究区概况及数据
1.5 研究方法及技术路线

第2章 遥感影像的校正及影像特征分析
2.1 影像几何精校正
2.2 影像的地形校正
2.3 研究区SPOT5影像特征分析

第3章 遥感影像增强与变换处理
3.1 遥感影像增强处理
3.2 遥感影像的多光谱变换
3.3 遥感影像彩色变换
3.4 遥感影像MNF变换
3.5 混合波段最佳组合方案的确定

第4章 遥感影像融合技术
4.1 影像融合前预处理
4.2 像素级融合法的原理及过程
4.3 遥感影像融合效果评价

第5章 遥感影像分类技术
5.1 遥感数字图像分类原理
5.2 遥感数字图像分类方法介绍
5.3 非监督分类
5.4 监督分类
5.5 分类后处理
5.6 分类精度评价

第6章 结论与问题讨论
6.1 研究成果及结论
6.2 问题讨论及展望
参考文献
附图