В работе представлены результаты исследования возможности картографирования бонитетов лесов с использованием их спектральных характеристик и параметров цифровой модели рельефа. Тестовым регионом выбран Приморский край, леса которого характеризуются большим разнообразием видов древесных пород из-за особенностей климата и рельефа местности. Использовались шестнадцать различных характеристик (признаков). Спектральные характеристики лесов извлекались из очищенных от влияния облаков композитных изображений, полученных в летний и зимний периоды по данным измерений в красном, ближнем и среднем инфракрасных каналах инструмента дистанционного зондирования Proba-V. Параметры рельефа (высота, крутизна и ориентация склона) и производные от них индексы (солнечная радиация, глубина залегания грунтовых вод, кривизна поверхности) использовались для описания лесорастительных условий. С помощью наземных данных формировалась выборка для обучения и оценки точности классификации преобладающих древесных пород и классов бонитета леса. Качество отбора эталонов для бонитета лесов контролировалось анализом взаимосвязи среднего возраста и высоты древостоя для каждой породы. Для обучения классификатора использовалось 4465 сегментов изображений с классами бонитетов лесов для таких древесных пород, как ель, пихта, кедр, лиственница, берёзы белая и жёлтая, дуб, осина, берёза каменная, липа, ясень, кедровый стланик. Классификация данных выполнялась алгоритмом Random Forest, позволяющим предварительно оценивать обучающую выборку и информативность признаков. Для классификации пород использовались все шестнадцать признаков. Общая точность классификации древесных пород составила 89,0 %. Вклад каждого признака при классификации бонитетов определялся с помощью матрицы ошибок распознанных классов. В результате было отобрано двенадцать информативных признаков для классификации бонитетов леса. Точность распознавания бонитетов леса составила 84,8 %. В основном ошибки распознавания при классификации происходят между соседними классами бонитетов леса. Таким образом, комплексное использование спектральных характеристик лесов в сочетании с параметрами рельефа позволяет с удовлетворительной точностью классифицировать бонитеты лесных пород в условиях горной местности. Полученный опыт и результаты могут быть полезны для труднодоступных лесных регионов Сибири и Дальнего Востока. Однако для этого требуется большая выборка наземных или лесотаксационных данных, обеспечивающих статистическую основу для подготовки и обучения классификатора.