本文通过分析树木体系的特征,研究并分析了可能影响树木分类结果的几个方面,指出了树木分类建模时应该考虑的因素,从中抽取与分类最相关的内容和信息,构建了冬态树木分类的模型,提出并实现了一个基于贝叶斯的树木自动分类的方法,完成了基于贝叶斯的冬态树木分类系统,其内容包括:(1)从面向分类的角度设计并深入地分析了冬态树木的特征,设计了冬态树木描述文件HPF,并且将其成功地应用到本研究所属的项目中。(2)分析了定性的颜色表示方法存在的缺点,论证了定性的颜色表示方法无法很好的计算颜色上的不足,然后研究、分析并设计了适用于定量的颜色描述方法,提出并实现了颜色距离和相似度的计算,在系统中得到了很好的实现。(3)论证了树木是一个具有整体性特点的对象,在进行树木不同层次的分类时各特征具有关联性,不能随意地当作离散的独立个体处理;进而提出了树木层次分类的方法,实现了树木的科层次和属层次的分类。(4)设计并实现了树木分类中各特征项参数的自学习功能,以便在使用分类过程中,根据实际情况,自学习参数,达到最佳的分类效果。(5)通过对实验结果的详细分析,表明本文所提出的分类方法可以较好地解决冬态树木的自动分类问题。