地形校正为复杂地形区遥感影像预处理的重要步骤，而C校正模型能较好的消除地形效应.本文在C校正的基础上，运用整体校正、分NDVI校正、分坡度校正和分地类校正不同策略，比较各种策略校正结果的优劣，然后筛选出较为适合的分类器对南汀河流域土地利用格局进行分析.从视觉、统计分析来看，分NDVI校正、分坡度校正和分地类校正与整体校正相比能不同程度的消除过校正现象，这三种校正策略中又以分地类校正最好.然而比较各种地形校正结果发现，较细的训练样本选取已能较大程度的提高土地利用/土地覆被分类精度，使总体精度和kappa系数分别达到92％和0.82以上，而几种C校正策略均不能有效的提高土地利用/土地覆被分类精度.在6种分类器(马氏距离、最小距离、平行体、最大似然法、神经网络和支持向量机法)中，最大似然法、神经网络和支持向量机法的分类效果较好，其中又以支持向量机法最优(总体分类精度93.69％； kappa系数0.8431).