高光谱影像是目前国内外逐渐在发展起来的新的遥感技术,高光谱影像具有波段多、宽而窄、光谱分辨率高、图谱合一等特点。根据不同地物的光谱特征,能够辨识和区分地物目标。因此,高光谱遥感技术为解决森林树种的精细识别提供了非常有效的途径。很多专家学者运用高光谱遥感数据进行过森林树种的识别研究,但是以国产的环境与灾害监测预报小卫星的高光谱遥感数据作为数据源的研究还是很少。本文利用HJ-1A星HSI2级产品数据对大兴安岭塔河地区的森林林分类型进行识别研究。导数光谱技术是常用的光谱处理方法,可以有效的消除光谱数据之间的系统误差,削弱大气的吸收、辐射、散射对目标光谱的影响,可以消除背景噪声,更直观有效的分辨重叠光谱。本文对研究区域的一景影像数据进行一阶微分变换、对数变换、对数变换后的导数变换、二阶微分变换、三阶微分变换以后,分别对原始数据和5种变换后数据进行MNF(最小噪声分离变换)变换,MNF的主要作用是分离数据中的噪声,判断影像数据的维数,减少了后处理中的计算量和时间,之后用SVM(支持向量机)分类器分别对6种数据监督分类后进行精度的验证及评价。引入另外三种分类方法(最大似然法、最小距离法、马氏距离法),对二阶微分变换后的HSI数据分别进行分类并比较,最后得出结论；将原始数据进行二阶微分变换后用SVM(支持向量机)为本文研究区域分类的林分类型识别精度最高。