以呼和浩特市土默特左旗白石头沟林场为对象，利用生长季与非生长季的TM数据进行主要乔木树种分类的研究。　　通过生长季的TM数据建立基于马氏距离和基于Fisher判别分类的主要乔木树种的训练样本，并提取训练样本 TM4、3、2波段的灰度值作为特征向量，取其均值向量建立判别函数，对研究区主要乔木树种进行分类，结合研究区的森林资源二类调查数据，进行分类结果检验，结果表明：基于马氏距离的总体分类精度为67.73％，其中落叶松林、油松林、白桦林的分类精度分别为39.79%、41.62%、88.17%；基于Fisher判别的总体分类精度为67.25%，其中落叶松林、油松林、白桦林的分类精度分别为62.16%、61.27%、70.98%。　　结合不同时相的TM数据，对油松林进行提取，得出基于相关掩膜的分类精度为80.49%；对 TM4(R)3(G)2(B)波段进行差值运算后，利用最大似然法得到的分类精度为86.82%；进行密度分割得到的分类精度为69.75%；利用非生长季的TM影像进行波段运算后的密度分割得到的分类精度为82.99%。结果表明：结合树种在遥感影像上的时相特征与其本身的生长特性，运用波段运算后的分类方法优于马氏距离分类和Fisher判别分类。