本文以大尺度的图们江地区为研究对象,利用1976年,1991年,2000年和2010年的MSS、TM、ETM等遥感影像,在地理信息系统技术的支持下,分析了图们江跨国界地区(中朝俄)34年来土地利用／覆盖动态变化过程与驱动机制。第一部分主要内容为遥感影像的分类,本文采用了基于知识的决策树分类技术——分类回归树(Classification and Regression Tree, CART),该分类方法兼容了影像的纹理特征、光谱特征以及地理辅助数据等特征。首先选取研究区中一小块范围试验,并且与最大似然监督分类方法的分类结果进行了对比,发现基于决策树的遥感影像分类精度比传统的监督分类方法有了很大的提高。以此为基础,将决策树分类方法应用到研究区的所有遥感影像的分类当中。精度验证后得出整个研究区范围四期影像较好的分类结果,然后进行后续利用与分析。第二部分内容主要是,基于ARCGIS、ERDAS等地信遥感软件,对研究区四期土地利用／覆盖分类结果进行区域内土地利用／覆盖动态变化的分析。首先,对整个地区的土地覆盖从土地利用／覆盖类型的面积变化、结构变化、变化速度和转移矩阵方面分析,得出1976-2010年这30多年来,图们江地区土地利用／覆盖各类型面积变化幅度巨大,其中面积增加最多的是旱地,增长了496971hm2,其次为建设用地,增加了110733hm2。针叶林减少面积最多,减少了406062hm2,其次减少面积较多为为混交林、草地和阔叶林。另外,水域和未利用地都有所减少。动态度显示针叶林不断减少,建设用地不断增加,整个研究区土地利用变化剧烈。混交林、阔叶林和草地为主要的土地利用／覆盖类型,其次为旱地和针叶林。占研究区面积比例较小的为建设用地、水田、水域和未利用地。转移矩阵分析得出,变化的主要土地利用类型为旱地、针叶林、阔叶林、混交林和草地。总体可以看出,人为因素在土地利用／覆盖变化中起着相当重要的作用,突出的表现为林地大量减少,和耕地和建设用地的大量增加。分别对图们江地区中朝俄三国的土地利用／覆盖情况进行比较分析,得出三国的土地利用差异很大,并且朝鲜一侧的土地利用变化剧烈程度大于中国和俄罗斯,俄罗斯一侧的变化程度最小第三部分主要内容为土地利用变化的驱动力分析,包括自然驱动因素和人文驱动因素。自然驱动因素主要从地形因子(高程、坡度、坡向)、自然灾害等进行分析,人文驱动因素主要从人口、经济、技术、制度体制和政策等方面来探讨分析。最后,对论文的研究工作进行了总结,提出今后应继续深入研究和努力改进的地方。