将深度学习和面向对象方法用于处理超高空间分辨率的无人机可见光影像,以期实现高精度的森林树种遥感分类。首先,利用面向对象方法对无人机影像进行最优尺度分割,基于对象提取特征变量,运用随机森林(RF)法对树种遥感分类,同时对参与分类的变量按重要性排序,并筛选出对分类贡献率最高的两个特征变量——可见光差异植被指数(VDVI)和过绿减过红指数(ExG-ExR)。然后,将这两个特征变量和无人机原始RGB波段融合生成新的数据,针对该数据与原始RGB波段数据,分别利用基于Res-U-Net模型的全卷积神经网络(FCN)方法进行树种分类,并对结果精度评价。最后,为了消除FCN法基于像元分类引起的缺陷,结合面向对象最优分割法对分类结果进行修正。实验结果表明,融合了VDVI和ExG-ExR的FCN方法对无人机影像的树种分类效果最好,总精度为97.8%,Kappa系数为0.970。RF法能够有效筛选分类特征变量,对原始影像添加特征变量能有效提高FCN方法的分类精度,再对面向对象分割结果进行修正,可以基本消除椒盐现象,减弱边缘效应,使总精度提高0.9个百分点,Kappa系数提高了0.013。