地处藏东南核心位置的巴宜区,是藏南地区喜马拉雅山脉、冈底斯和青唐古拉山脉交结点,地质构造复杂且活跃。在此山脉交汇处孕育了尼洋河、雅鲁藏布江和帕隆藏布等重要江河,形成地势险要、高差急变的高山峡谷地貌区。作为印度季风水汽通道的雅鲁藏布江大峡谷为巴宜区带来丰沛的降水。因此该地区复杂地质构造、剧烈的地貌变化和特殊的气候条件使得巴宜区成为全球多层圈相互作用最强烈的地区之一。既是全球最强烈的构造活动带、又是全球落差最大的峡谷地区;既是全球生物多样性热点地区,又是生态环境敏感脆弱地区。因此顾及巴宜区生态重要性和敏感性,有必要建立生态环境监测体系以保护区域生态环境,落实生态安全屏障建设,促进人与自然的协调发展,践行“绿水青山”的绿色发展理念。因该地区的地貌复杂性,仅依靠地面调查和监测难以全面了解该地区生态环境的时空变化趋势,而长时序列遥感技术可以提供时空尺度的全覆盖监测服务,但目前针对多云多雨、海拔落差大的巴宜区生态遥感监测的研究仍不充分。本文利用Google Earth Engine（GEE）平台和Landsat时间序列数据提取了 6期巴宜区土地利用/覆盖数据,并进行土地利用/覆盖变化（Land Use and Land Coverage Change,LUCC）分析和景观格局变化分析;针对巴宜区高质量遥感数据难获取问题,本文探索了从年内所有数据集中提取具有代表性的、可靠的生态反演数据,获取了巴宜区1986-2019年植被、水体和积雪覆盖区的年产品;最后采用多元尺度相关性分析方法揭示了巴宜区生态演变的主要驱动因子和强度。本研究取得了以下研究结果:（1）对均选自冬季的24景Landsat数据预处理后,首先提取了植被归一化指数（NDVI）、水体归一化指数（NDWI）、积雪归一化指数（NDSI）、建筑归一化指数（NDBI）、增强型植被指数（EVI）等五个光谱指数,通过计算灰度共生矩阵提取了能量（ASM）、对比度（Contrast）、自相关度（Correlation）、方差（Variance）、逆差矩（IDM）和熵（Entropy）等纹理特征,获取10个波段共60个纹理特征集。融合光谱特征、指数特征、纹理特征和地形数据（72维特征集）,采用随机森林机器学习算法,得到了 1990、1994、2000、2006、2010和2018年巴宜区土地利用/覆被产品,总体精度分别为0.95、0.76、0.86、0.88、0.86 和 0.92。通过 LUCC 分析,巴宜区 1990-2018 年土地利用/覆被主要以自然环境相关的林地、积雪地、水体和裸地和与人类活动相关的建设用地和耕草地等6种主要类型。自1986年以来,建设用地面积持续增加,主要由林地、耕草地和水体转化而来。同时,裸地面积也逐年增加,主要由积雪地融化后暴露形成。（2）通过对1986年-2019年的植被覆盖度估算,并与自然环境因子（平均气温、年降水量、年平均湿度、年蒸发量、年平均地温）,人类活动强度因子（人口和GDP）进行显著性分析,得出巴宜区植被覆盖总体上呈现出稳中略增的趋势,其中高植被覆盖范围呈现扩大趋势（面积共增加1590km2）。人类活动与低植被、中低植被、中植被和中高植被覆盖变化呈现负相关。这些地区一般集中中高海拔地区,主要是由于高山草地地区载畜量的逐年增加、中高植被区的道路、电网、旅游等工业化快速发展导致植被覆盖降低。与之相反,人类活动却与无植被和高植被覆盖变化呈现显著正相关。这表明一方面由于近年来城市的扩张使得雅鲁藏布江和尼洋河谷沿岸大量土地转变为工业和城市用地;另一方面,在城市发展过程中注重生态环境保护,城市绿地和沿河沿江人工林得以涵养,集中体现了巴宜区近年的绿色发展之路。（3）通过1986年-2019年高原湖泊及河流提取,并与自然环境因子（平均气温、年降水量、年平均湿度、年蒸发量、年平均地温）,人类活动强度因子（人口和GDP）进行显著性分析,得出巴宜区水体覆盖范围在2014年以前总体相对稳定,一直在115 km2上下波动,但2014年后水体面积下降了约10 km2。尼洋河谷的经济开发建设导致GDP与水体覆盖呈现出显著负相关关系,这与尼洋河谷地区近年来水电枢纽截流导致下游水量减小及2014年以后公路改扩建加速密切相关。（4）通过对1986年-2019年的积雪覆盖空间反演分析,并与自然环境因子（平均气温、年降水量、年平均湿度、年蒸发量、年平均地温）,人类活动强度因子（人口和GDP）进行显著性分析,得出巴宜区积雪覆盖总体呈减少趋势,1989-1996年期间,积雪覆盖面积大于500 km2;1996-2014年期间,积雪覆盖面积在500 km2上下波动;2015年以后积雪覆盖面积明显低于500 km2。积雪覆盖与年均气温呈现显著负相关关系,这与全球气候变暖,青藏高原积雪面积减少相吻合,同时巴宜区气温以0.34℃/10a的速度上升,是导致积雪面积减少的主要驱动力。