本文是结合浙江省科技计划项目--基于SPOT5数据水土流失遥感动态监测技术研究(2006C33056)而展开的，由于土地利用信息是影响水土流失的重要因子之一，本文主要研究由SPOT5影像数据获取土地利用信息的技术方法。 为了较好地获取土地利用信息，以满足水土流失信息提取的需要，本文结合SPOT5影像几何分辨率特点采用了一种基于知识的分层分类方法。在对遥感影像进行特征提取时，结合不同地物自身的波谱特性应用了不同的特征提取方法，第一层次进行水体特征提取时，使用了波段运算的方法得到水体特征波段PRWI，第二层次运用归一化植被指数区分植被与非植被，第三与第四层次针对茶树和林地使用波形判断与单波段阈值控制相结合的方法确定分类条件，并设计分类器。 通过2005年11月余杭区SPOT5影像的具体分类实验，结合野外实地勘测的土地利用数据，进行分类结果精度评价，证明得到的土地利用类型精度是较高的，能够满足水土流失提取模型的土地利用类型精度要求，表明分层分类方法是比较适合水土流失提取模型中的土地利用类型获取的。并对比了监督分类的结果，此种分层分类的方法精度较高，并具有较大的优越性。 同时本文把分类细化到具体的树种--茶树，本次试验方法为相似的研究提供了可行的思路。 通过本文的研究，为下一步提取水土流失信息奠定了良好的基础。