研究土地利用类型分类对土地规划有着重要的意义。遥感技术对土地利用类型分类提供技术性支持。随着遥感技术的不断发展,遥感影像分类方法不断涌现,不同的分类方法会有精度不一的问题,对其在土地利用类型分类中产生了一定的影响。本文以西安市未央区为研究区域,依据landsat8 OLI影像,采用最小距离分类法、马氏距离分类法、支持向量机分类法、神经网络分类法和最大似然分类法,对研究区进行土地利用类型分类,并对其分类结果进行精度比较。结果表明:总体上看,最大似然分类法的Kappa系数和整体分类精度均高于其他分类方法,其次为神经网络分类法、支持向量机分类法、马氏距离分类法、最小距离分类法。从不同土地利用类型来看,相较于其他分类方法,最大似然法仍表现出理想的分类效果。本研究可以对土地利用分类方法的选择提供理论依据,以期为今后的土地利用工作提供决策性支持。