森林资源信息是国家的重要基础信息资源,是林业建设各项决策的重要依据,森林资源管理与监测是森工林区的一项重要的工作。特别是一系列森林信息的反演与获取都是根据森林类型决定的。由于传统的森林类型遥感识别技术工作量大,识别精度低,因此大大的影响了遥感数据的信息可利用性。为提高大区域TM影像对针阔混交林的识别精度,充分考虑遥感影像像元值的随机性和空间性,本研究以大兴安岭地区有林地TM遥感影像为例,结合地统计学知识,利用变异函数计算图像纹理信息,分析了影像纹理信息提取的重要因子,确定选取绝对变差函数为计算方法,以9×9像元为窗口,4像元为步长,计算方向为全方向对大兴安岭地区有林地部分提取纹理信息并与原始光谱信息及归一化植被指数相结合,采用经典分类器最大似然法对影像进行分类。结果表明,辅以纹理信息的最大似然法分类精度为分类精度达到72.47%,Kappa系数为0.6738,达到了区别针阔混交林的目的,是一种切实可行的森林类型识别技术,特别是应用于较大研究区,即减少了工作量,又提高了识别精度。