森林资源是国家自然资源的重要组成部分，是林业建设的基础，是国民经济发展，人民生活水平提高，民族文明昌盛的重要条件之一。了解和掌握森林资源信息——森林资源的种类、数量、质量、分布、生长规律及环境条件等，是科学、合理经营管理森林资源的前提条件，森林资源调查的目的就在于此。 与传统的森林资源调查方式相比，利用遥感技术进行森林资源调查具有宏观、动态、快捷和节约成本等诸多优点，将遥感技术应用到森林资源监测和调查具有十分重要的意义和价值。目前，我国在进行森林资源连续清查的同时要求进行遥感样地调查，其主要数据源为TM，ETM及SPOT1-4。现在部分省市开始利用SPOT5进行森林资源调查，但是对SPOT5用于森林资源调查进行系统研究和评价少见报道。 本文以SPOT5为主要信息源，湖南省资兴市天鹅山林场为对象开展森林资源遥感技术调查的试验研究。研究的主要内容包括遥感影像处理、最佳波段组合、影像的融合分析、不同分类方法比较分析及其森林资源遥感调查效益评价，研究的主要结论如下： (1) 图像最佳波段组合为1(R)4(G)3(B)。对研究区的SPOT5影像进行了各波段信息量、标准差、相关系数及采用了典型地物的光谱数据采集分析和遥感数据定量分析相结合的方法，计算出各波段之间的协方差、相关系数和熵。通过定量分析、联合熵和最佳指数方法确定了最佳波段组合为1(R)4(G)3(B)波段。 (2) 研究区SPOT5图像融合以IHS变换融合最佳。研究采用了IHS、主成分和Brovey三种图像融合试验，结合图像融合评价标准，进行计算和处理，其中以IHS变换融合图像熵值和相关系数最大，融合光谱退化信息较少，清晰度得到提高，说明IHS变换融合是一种较好的图像融合方法。 (3) 遥感图像分类解译结果对照研究表明，面向对象的决策分类法和目视解译精度最高。分类试验采用了ISODATA、K-means、最小距离分类法、最大似然法、纹理特征分类法、决策树分类法及面向对象的决策分类等七种分类技术。在研究区进行实地调查，建立图像与实际地类的解译标志，作为计算机分类精度检验的标准。分类精度表明：以优势树种的龄组为地类划分标准，研究