我国神农架林区海拔高、气候复杂,森林类型多样,结构破碎,森林遥感分类难度较大。将2013年时间序列HJ-1A/B CCD遥感影像作为数据源,计算出植被指数(NDVI、DVI、RVI)和主成分第一分量(PC1),使用DEM数据生成地形因子(高程、坡度、坡向),构建植被分类时序因子集。运用C5.0决策树分类法将神农架林区植被细分为七类:针叶林;针阔混交林;落叶阔叶林;常绿和落叶阔叶混交林;常绿阔叶林;灌丛和草甸。结果表明:该方法的总体精度为72.7%,Kappa系数为0.67;在6~8月,针叶林、草甸和灌丛的植被指数明显低于常绿阔叶林、常绿和落叶阔叶混交林、落叶阔叶林和针阔混交林,对分类的贡献较大,称为植被分类的"窗口期"。PC1、NDVI和高程因子对神农架林地的区分度较高,而坡度、坡向和RVI因子对分类帮助不大。作为一种智能分类方法,C5.0决策树分类方法应用于30m分辨率的时间序列HJ-1A/B CCD数据,能够将地貌复杂的神农架林区植被分为七类,提高了类别精度,具有更高的应用价值。