目前，遥感影像被广泛用于土地利用／土地覆盖研究。如何提高遥感影像的解译精度，促进遥感技术的实用化，是遥感应用中一个比较迫切的问题。本文利用LANDSAT TM影像，在ERDAS软件的支持下，结合郑州市土地利用／土地覆盖制图，从提高训练区数据质量和考虑先验概率两方面对提高贝叶斯监督分类的精度作了探讨。 全文除引言和后记外，共分为六个部分： 第一部分为遥感综述，简要介绍了遥感概念、原理以及遥感技术现状和发展趋势。 第二部分介绍了遥感在土地利用／土地覆盖中的应用。首先介绍了土地利用／土地覆盖的概念，然后简要介绍了从70年代至今土地利用／土地覆盖研究中遥感应用的发展历程，最后对遥感分类方法，包括传统的分类方法以及目前新出现的尚处于探索和完善阶段的一些分类方法作了介绍和评述。 第三部分对遥感制图过程中的一些关键技术进行了详细介绍，并对本文在遥感制图的各个步骤中拟采取的方法技术及思路进行了阐述。 第四部分简要介绍TM影像数据特征及本文研究选用的影像特征。 第五部分系统介绍了以TM数据为信息源，在ERDAS软件支持下的郑州市土地利用／土地覆盖图的整个编制过程。在此过程中，分别对训练区未进行滤波处理和进行滤波处理、考虑先验概率和忽略先验概率时的分类精度进行了比较。如果说第三部分是理论部分，则第四部分则是对应的实践部分。 第六部分以第五部分为基础，给出本文研究结论及不足。