以福建将乐国有林场元垱工区为研究区,探索高分二号在树种识别及龄组划分上的潜力。实测研究区主要树种的冠层光谱曲线,分析不同树种在光谱上的反射差异。在影像预处理后结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地形因子构建多波段遥感影像,采用面向对象的多尺度分割,提取光谱和纹理属性并进行属性筛选。基于光谱、纹理、辅助数据不同组合的7种分类方案,采用随机森林法对研究区马尾松、毛竹及杉木3个龄组进行分类,定量分析光谱、纹理和辅助数据在树种分类中的作用。结果表明:光谱结合四方向纹理的方案总体分类精度为87.4%,Kappa系数为0.85,杉木各龄组得到有效分类;在最优属性集下随机森林分类器能达到较好的分类效果。本研究为高分二号应用于南方集体林区森林资源调查和管理提供借鉴。