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以下几点强调了影响植被分类中遥感的六个主要因素。
这些因素是：1.亮度2.绿色3.水分4.叶片光学特性5.电磁波长6.其他因素。
亮度：它被计算为所有波段的加权总和，
并在土壤反射率的主要变化方向上定义。
绿色：它与场景中绿色植被的数量有关，与亮度正交，
是近红外和可见光波段之间的对比度。
水分：植被中的水分比干旱植被反映更多的能量。
叶片光学特性：它受叶片的内部或外部结构、年龄、
叶片的健康状况、水分状况和矿物质胁迫等特性的影响。
无论是哪种植物，叶片的光学特性的反射率都是相同的。
这只是三个主要光谱域的典型光谱特征。叶片色素，
细胞结构和水分含量可能因每片叶片而异。
电磁波长：它影响植物和树木的不同部分，包括叶子，茎，
秆和四肢，发生的反射量还取决于波长的长度。
研究发现，树叶和农作物冠层在较短的雷达波长中反射更多，
而树干和四肢在较长的波长中反射更多。此外，
波长的散射受到树木或植物冠层密度的影响。
在电磁频谱内，波段会产生不同水平的反射率。例如，
可见光波段（400 – 700 nm）的反射率会降低，
因为叶色素吸收的光要多于反射光。蓝色（450 nm）
和红色（670 nm）波长包括两个主要吸收带，吸收两个主要叶片色素。
其他因素：季节差异，植物过渡带，摄影的质量，规模和季节，
胶片类型和背景都会影响遥感图像。它受一天中的时间，
太阳角度，云，大气雾度，透明胶片/打印件的处理错误以及解释图像的错误的影响。
摄影纹理（图像的平滑度和粗糙度）、总对比度或颜色、
给定照片比例和地形位置下树冠图像的相对大小，
有助于确定植被的覆盖类型。
如果研究人员对特定区域内有哪些植物和树种以及对
它们的生长和分布有何影响的知识广为人知，那么他将更容易理解植被的卫星图像。
航拍照片，彩色红外照片和黑白红外照片可以进一步补充遥感图像，
这有助于识别物种。分支特征，冠状形状，
物种的空间分布和样式的详细信息可以从此类照片中进行解释，
可以为解释器提供有用的数据。
成功识别植被类型的卫星包括AVHRR（超高分辨率高分辨率辐射计），
陆地卫星MSS，陆地卫星TM，SPOT HRV和RADARSAT。
卫星图像可以与地形数据（辅助数据）结合起来，
以识别与坡度方向，太阳角度和其他光谱特征有关的植物物种。
这就是所谓的多时相图像分类。
将多光谱信息和辅助信息结合到分类算法中的技术称为多维图像分类。