植被是指覆盖在地球表面上植物群落的总体，在自然界中可以利用光能制造大量物质，同时还能反映自然条件的特征。本研究中对SPOT5卫星影像特点进行了分析，将大沟流域SPOT5影像进行了融合处理，对该区域的植被类型进行了计算机自动识别。论文主要内容包括：　　 (1)大沟流域SPOT5卫星影像几何纠正。应用多项式模型、放射变换、橡皮膜变换方法，对多光谱和全色影像实施配准工作。结果以橡皮膜变换方法效果最佳，为影像融合奠定基础。　　 (2)定量分析各个波段信息量，确定最佳波段组合方案。从直方图、波段相关性、最佳指数方法着手，分析各个波段的光谱特点，波段的组合优势，最终选择出信息量最大、最有利于植被类型识别的波段组合方案。　　 (3) SPOT5影像融合。利用IHS彩色变换、PCA主成分融合方法，对SPOT5卫星的多光谱和超模式全色卫片进行融合处理。经过对融合结果主观和客观分析，选用PCA主成分融合结果。　　 (4)大沟流域植被类型自动识别。确定大沟流域植被分类系统，运用最大似然分类方法、光谱角分类方法、面向对象分类方法对大沟流域进行植被类型自动识别。结果表明，面向对象分类方法分类结果精度最高。