自“十五”以来,南疆环塔里木盆地以其广阔的地域空间,优越的水、土、光、热条件和丰富的劳动力资源,迅速发展成为了具有品种适应性、区域规模性、环境适应性和经济优势的特色林果产业主产区。因此,了解和掌握大面积经济林资源现状和变化信息对于加快新疆林果产业信息化具有极其重要的意义。而传统的森林资源调查和监测方法,难以满足当今林果产业信息化建设中快速、准确掌握大尺度特色林果资源布局、规模等基本信息的迫切需要。鉴于此,本文基于多源遥感数据对南疆环塔里木盆地主栽经济林树种的大面积遥感识别方法进行了探索性研究,以期为经济林资源调查区划、资源管理等生产实践活动提供技术参考。得到以下主要结论:(1)通过不同数据降维方式,对Hyperion影像进行敏感波段组合筛选,并采用欧氏距离对各波段组合和降维方法进行评价,结果表明:4种波段组合(96-193-213、33-106-193、55-158-33和55-33-25)都能较好地区分红枣、苹果和香梨,其中55-33-25和55-158-33组合对3种树种的可分性优于96-193-213和33-106-193组合,且3个树种间的欧氏距离均值较大,标准差较小,说明基于TM影像对应波段划分的波段指数法是南疆主栽经济林树种识别中敏感波段选择的较好方法。(2)采用神经网络、最大似然法和支持向量机3种监督分类方法对研究区的红枣、苹果和香梨进行树种识别,结果显示4种波段组合的总体分类精度均达75%以上,Kappa系数均在0.61以上,表明各波段组合对不同经济林树种均具有较好的识别效果。综合考虑总体分类精度、Kappa系数和单一树种的分类精度,确定对3种主栽经济林树种识别最为敏感的波段组合是55-158-33,确定支持向量机可作为识别南疆环塔里木盆地主栽经济林树种的最佳分类方法。(3)采用面向对象方法对QuickBird遥感影像进行多尺度分割的最优尺度为122,波段权重比1:3:1:3、形状因子0.9、紧致度0.1为最适参数,获得了较好的经济林园区边界信息提取结果;采用GIS空间分析方法,实现了基于信息复合的经济林小班自动区划,为经济林资源调查区划、资源管理等生产实践活动提供技术参考。