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Loss of natural forests by forest clearcutting has been identified as a critical conservation challenge worldwide. This study addressed forest fragmentation and loss in the context of the establishment of a functional green infrastructure as a spatiotemporally connected landscape-scale network of habitats enhancing biodiversity, favorable conservation status, and ecosystem services. Through retrospective analysis of satellite images, we assessed a 50- to 60-year spatiotemporal clearcutting impact trajectory on natural and near-natural boreal forests across a sizable and representative region from the Gulf of Bothnia to the Scandinavian Mountain Range in northern Fennoscandia. This period broadly covers the whole forest clearcutting period; thus, our approach and results can be applied to comprehensive impact assessment of industrial forest management. The entire study region covers close to 46,000 km² of forest-dominated landscape in a late phase of transition from a natural or near-natural to a land-use modified state. We found a substantial loss of intact forest, in particular of large, contiguous areas, a spatial polarization of remaining forest on regional scale where the inland has been more severely affected than the mountain and coastal zones, and a pronounced impact on interior forest core areas. Salient results were a decrease in area of the largest intact forest patch from 225,853 to 68,714 ha in the mountain zone and from 257,715 to 38,668 ha in the foothills zone, a decrease from 75% to 38% intact forest in the inland zones, a decrease in largest patch core area (assessed by considering 100-m patch edge disturbance) from 6114 to 351 ha in the coastal zone, and a geographic imbalance in protected forest with an evident predominance in the mountain zone. These results demonstrate profound disturbance of configuration of the natural forest landscape and disrupted connectivity, which challenges the establishment of functional green infrastructure. Our approach supports the identification of forests for expanded protection and conservation-oriented forest landscape restoration. La pérdida de bosques naturales por causa de la tala uniforme de árboles en los mismos ha sido identificada como unreto muyimportantepara la conservación global. Esteestudioabordó la fragmentación y pérdida de bosques en el contexto del establecimiento de una infraestructura verde funcional como una red de hábitats a escala de paisaje conectados espacio-temporalmente que mejoren la biodiversidad, los estados favorables de conservación y los servicios ambientales. Por medio de un análisis retrospectivo de imágenes satelitales evaluamos una trayectoria de impacto espacio-temporal de 50 a 60 años de tala uniforme sobre bosques boreales naturales y casi naturales en una región considerable y representativa desde el Golfo de Botnia hasta la Cordillera Escandinava en el norte de Fenoescandia. Este rango cubre todo el periodo de tala uniforme en el bosque en términos generales; por lo tanto, nuestra metodología y resultados pueden aplicarse a la evaluación completa del impacto del manejo industrial de bosques. Toda la región de estudio cubría hasta 46,000 km² de paisaje dominado por bosque en una etapa tardía de la transición entre el estado natural o casi natural y el estado de uso de suelo modificado. Encontramos una pérdida sustancial de bosque intacto, particularmente para áreas grandes y contiguas, una polarización espacial del bosque restantea una escala regional en la que tierra adentro hay mayores afectaciones que en las zonas montañosas y costeras, y un impacto pronunciado sobre las áreas nucleares de los bosques interiores. Los resultados salientes fueron una disminución en el área del fragmento más grande de bosque intacto de 225, 853 a 68, 714 ha en la zona montañosa y de 257, 715 a 38, 668 ha en la zona de pie de monte, una disminución del 75% al 38% de bosque intacto en las zonas tierra adentro, una disminución en el área nuclear del fragmento más grande (valorada al considerar 100-m de perturbación al borde del fragmento) de 6, 114 a 351 ha en la zona costera, y un desbalance geográfico en los bosques protegidos con una evidente mayoría en la zona montañosa. Estos resultados demuestran una perturbación profunda de la configuración del paisaje de bosque natural y una conectividad interrumpida, lo que presenta un reto para el establecimiento de una infraestructura verde funcional. Nuestro enfoque sustenta la identificación de bosques para su protección expandida y la restauración del paisaje de bosque orientada hacia la conservación. 森林皆伐造成的自然森林丧失被认为是全世界面胳的重要保护挑战。功能性绿色基础设施是提高生物多 样性、保护状况和生态系统服务的时空上连接的景观尺度生境网络 本研究关注其建设中的森林破碎化和森林 丧失同题。通过分析卫星图像, 我们评估7\"芬诺斯坎通亚 (Fennoscancdia) 北部波的尼亚湾 (Gulf of Bothnia) 到 斯堪的纳维亚山脉(Scandinavian Mountain Range)大面积有代表性的自然和接近自然的北方森林受到 50-60 年森林皆伐的影响轨迹。这一时间段大致包括了整个森林皆伐期，因此我们的方法和结果可以应用于工业森林 管理的综合影响评估。整个研究区域覆盖了近紙000平方公里以森林为主的景風处于自然或接近自然的景 观向人为改造的土地利用类型过渡的后期。我们发现原始森林严重丧失，特别是大面积的连续区域，_ 余的森林 在区域尺度上发生空间的两极分化，其中内陆比山区和沿海地区受到更为严重的影响，内部森林核心区也受到明 显影响。突出的结果包括:山区最大的原始森林斑块面积从225,853公顷减少到 68,714 公埂而在山麓地区 从 257,715 公現滅少到38,668 公埂, 内陆地区从 75% 减少到 38%, 最大的斑块核心区域面积减少(根据 6,114 公顷到 351 公顷的沿海地区 100 米斑块边缘干扰的评估结果X 以及受保护森林的地理分布不平衡(主要在山 区) 。这些结果表明，自然森林景观配置受到严重干抵连接度受到破坏，这对建设功能性绿色基础设施提出了 挑战。我们的方法有助于确定扩大保护及进行保护导向的森林景观恢复的森林范围。

基于面向对象分析(OBIA)的遥感影像变化检测研究已取得显著的进展,代表了遥感影像变化检测的发展范式,未来是发展更加智能的解译分析方法。随机森林作为一种新的机器学习算法,其预测效果和性能稳定性要优于许多单预测器和集成预测方法。本文充分利用OBIA及随机森林机器学习算法的优势,提出了利用随机森林进行面向对象的遥感影像变化检测。首先基于熵率对影像进行超像素分割,通过最优超像素个数评价指数来获取最佳的影像分割结果,并提取每个超像素在前、后时相影像上的光谱特征和Gabor特征作为随机森林的特征输入数据,用于模型的训练。在初始像素级检测结果之上,自动进行分类样本选择并构建分类器模型,用训练好的模型来提取最终的变化区域。利用Quickbird、IKONOS、SPOT5等3组多光谱影像进行试验,结果表明,本文方法在变化检测精度上要优于对比方法。

[目的]以热带森林复杂区域为对象,对两种缨帽变换“衍生数据”检测热带森林变化的方法的优劣进行比较.[方法]对两期数据进行缨帽变换,同时结合黑暗对象掩膜与局部直方图阈值提取等方法,获取亮度、绿度、湿度指数组合（MKT）和干扰指数（DI）.采用MKT差值（MKT-D）、干扰指数差值（MDI-D）进行变化信息识别,然后,根据植被覆盖与亮度、绿度、湿度之间的变化关系,通过决策树分类提取变化信息,最后,对不同检测结果进行验证与比较分析.[结果]结果显示两种方法都能检测出森林内部的细微变化,但对小图斑变化,MKT-D检测优势明显,且MKT-D的kappa系数为0.763 0,MDI-D的kappa系数为0.655 9,两者相比,MKT-D方法优于MDI-D方法.[结论]MKT能够增强短波红外与近红外波段对森林变化信息的敏感性,有效地消除噪声等非目标信号,突出目标信号,此外,MKT-D为RGB彩色图像,更利于变化信息的目标提取与解译.

快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。

随着遥感技术发展,大量的多元异构遥感数据得以获取,为对地球表面进行及时的、精确的变化检测提供了大量的数据基础。但是,各种遥感数据在发挥各自特点的同时也对变化检测方法提出了挑战。如,高分辨率遥感影像削弱了混合像元的影响,但带来了更大的空间复杂性。

为改善高空间分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种联合像素级和对象级分析的变化检测新框架。首先将多时相影像进行叠合,对叠加影像进行主成分分析,并利用基于熵率的方法对第一主成分影像进行分割,通过改变超像素数目来获取多层次不同尺寸大小的超像素区域。同时,对多时相影像进行光谱差异和纹理差异分析,采用自适应PCNN神经网络方法进行图像融合,利用水平集（CV）方法对融合后的影像进行分割获取像素级变化检测结果。最后,结合多尺度区域标记矩阵对检测结果进行变化强度等级量化和决策级融合,作为变化检测的后处理部分,以获取最终的对象级变化检测结果。采用SPOT-5多光谱影像进行试验。结果表明这种新框架可以有效集成基于像素和基于对象两种图像分析方法的优势,能够进一步提高变化检测过程的稳定性和适用性。

目前,大多数高分辨率遥感影像变化检测方法的效率不高,精度也难以达到实际应用要求,本文引入频域分析的方法进行变化检测预处理,达到提高变化信息检测精度和效率的目标。首先,对影像频域能量的分布特征进行分析,并以此为基础,利用累加距离匹配函数,完成试验影像的合理分块;其次,通过变化性纹理规则度的定义和计算,实现对同能量下变化信息的精确描述,缩小变化区域搜索范围,有效抑制背景信息对目标信息的干扰。最后,通过3种常用的变化检测方法的验证,发现变化检测预处理方法可以使检测算法在现有精度和效率的基础上有进一步提高。

合成孔径雷达（SAR）影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵（GLCM）的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。

提出一种利用形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法.用该方法计算路域范围内两时相高分辨率遥感影像的形态学属性剖面, 将得到的形态学属性剖面与光谱特征叠加, 采用改进的单类随机森林分类方法直接提取新增建筑物.以北京市稻香湖地区两时相高分辨率影像作为实验数据, 对比分析该方法与经典两时相直接分类及分类后比较方法的新增建筑物提取精度.结果表明, 综合利用形态学属性剖面和光谱特征提取得到的新增建筑物提取精度比仅使用光谱特征的提取精度显著提高, 其中 Kappa系数提高 15.11%.此外, 该方法提取结果的 Kappa 系数比两时相直接分类方法提高 1.78%, 比分类后比较方法提高 25.15%, 验证了所提方法的有效性.所采用的单类随机森林方法能够有效地处理高维数据, 并可以度量不同特征对分类结果的重要性.

多时相遥感影像变化检测技术能够监测生态环境变化、跟踪城市发展,对于研究人类与自然环境之间的交互关系有着重要的意义。随着新型遥感影像的不断普及,变化检测也在高光谱影像变化检测和高分辨率影像变化检测两个方向上有了深入的探索。本文围绕变化检测的基本流程,从预处理、变化检测方法、阈值分割与精度评价4个角度介绍了变化检测研究的最新进展,并总结了变化检测技术的主要应用领域。最后,对变化检测技术未来的发展进行了展望。