当前遥感变化检测多基于遥感影像分类后比较的方法,时间连续性相对较差,变化过程信息不足。本文利用2001～2015年8天最大化合成500米空间分辨率的MODIS数据和其他数据,开展植被变化及干扰的自动识别方法研究,主要内容如下:1.从植被、不透水面、裸土和水体四大基本覆盖类型展开遥感指数评估,表明土壤调节植被指数、生物物理指数和陆地表面水体指数可以较好地表达植被、不透水面和水体信息,而裸土指数的相关研究较少。本文在亮度-暗度-绿度的框架上,依据裸土具有较高亮度和较低暗度的特点构建了裸土指数。所构建的裸土指数,可以在不需要水体掩膜的情况下提取裸土信息,同时表达地表的裸露程度。2.构建植被覆盖变化的知识型时空特征。首先,将植被覆盖变化划分为变化/未变化、变为非植被/植被和具体植被覆盖变化类型三个层次。然后,从土壤调节植被指数、生物物理指数、陆地表面水体指数和裸土指数四个维度的遥感指数多年变化趋势分析植被变化特征,创建与植被变化三个层次相对应的特征表。通过多个维度、多个层次上构建植被覆盖类型变化知识型时空特征,能在不设置阈值的情况下达到植被覆盖类型变化的判别,具有较好的通用性。3.建立植被变化及干扰的自动识别方法。基于JM距离逐年计算植被指数时序相似性,较好地指示植被变化。使用Logistic函数拟合时序相似性曲线,将植被变化过程分为突变型、渐变型、干扰型、混合型和稳定型。利用时序相似性变化量确定变化区域,结合植被覆盖变化知识型时空特征和植被变化过程,构建植被覆盖类型变化、生长变化和干扰后恢复的自动识别方法。基于参考点位验证植被覆盖类型的变化检测精度为87.76%,Kappa系数为0.8509,并且检测到的植被覆盖类型变化的时间与实际变化时间较为一致。所构建的方法可以同时获取植被覆盖变化类型和变化过程信息,实现植被变化连续监测。4.依据植被变化及干扰的自动识别方法,获取了 2001～2015年中国植被变化及干扰区域。结果揭示:中国植被变化以生长变化为主,其次为植被覆盖类型变化,再次为干扰后恢复。超过一半的变化区域属于突变型。植被生长变化面积1,164,535km2,以长势变好为主,主要分布在暖温带落叶阔叶林地带和温带南部森林草原地带。植被覆盖类型变化面积417,355 km2,其中三分之二是植树造林,主要分布在黄土高原和西北地区,其次为城市化,占植被覆盖变化类型的10.34%,呈现出从京津冀-山东半岛-长三角-海西经济区一带的沿海经济带和省会城市为中心的扩张特点。干扰后恢复面积19,035 km2,集中分布在大兴安岭森林地带和西北的干旱半干旱地区。