本文以福建将乐国有林场为研究对象,利用国产ZY-3(以下简称ZY-3)卫星影像,研究基于图像纹理的面向对象的遥感影像森林分类和郁闭度提取技术。其研究结果对促进国产卫星影像在森林资源清查中的应用提供借鉴。主要研究结论如下：(1)研究分析了高通滤波(HPF)融合、乘积变换(Multiplicative)融合、比值(Brovey)变换融合、全色增强(Pansharping)融合、主成分(PC)变换融合和Gram-Schmidt融合等方法在ZY-3卫星数据融合中的应用。并通过主观评价与客观评价相结合的方法,得出高通滤波方法为ZY-3卫星影像的最佳融合方法。(2)通过对图像特征变量进行方差、偏度、变异系数、均值、相关性等进行分析,对ZY-3卫星影像及快鸟影像的58个特征变量中分别筛选出3个和9个符合要求的特征变量参与影像分类。(3)采用监督分类和阈值分类相结合的方法,对实验区卫星影像进行了分类解译。并对分类的精度进行了评价,总体分类精度分别达到了0.840和0.883,总体Kappa系数分别为0.794和0.850,分类效果较好。(4)结合ZY-3高分辨率遥感影像的纹理特征,利用面向对象的郁闭度提取方法,通过系统的变量选取方法结合58个实测数据,采用逐步回归的建模方法建立郁闭度估测模型,模型R2为6.714。模型稳定性方面各参数变动系数均在20%以下,模型较稳定；通过19个检验数据对模型预测精度做出检验,精度检验结果显示模型预测精度为88.640%,精度较高。