人类开发利尹亡然资源的活动E 不晰地改变着地球陆地表面的覆盖状说其对广妹环婿的影响不只局限于当地而且远至于飞全球，这种影响具有明显非线性特征因此，1995 年国际地圈生物圈计划 联合提出“土地利用／覆被变化” ，其在士地利用／覆被变✍化研究中将具有非常广泛的应用前景。 目前，土地利用／覆被变化的动态信息提取主要是通过遥感影像分类后☢进行的。

因此，随着遥感高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率数据的逐渐丰富，很有必要积极探求高精度的分类方法，以充分利用这些遥感数据，获得更可靠的土地利用／覆被变化信息虽然目前大面积的土地利用／覆被变化遥感分类方法还没有重大突破，但分类树的改进以及人工神经网络分类法的小范围应用已取得了些进展，应用于大范围的工作势在必行，因为今后土地利用／覆被变化动态监测将更关注于全球尺度的研究。 高精度的分类法可以从遥感数据中提取准确、详细的动态变化信息，但也不是唯一的途径。

为此，发展和完善各种综合的动态信息提取方法，如混合信息提取方法，也是提高土地利用／覆被变化动态监测精度的途径之一。 土地利用／覆被变化的遥感监测受尺度的影响，不同尺度的研究只能回答不同的问题阴在利用遥感技术进行土地利用／覆被变化监测时，空间尺度和时间尺度通常被综合考虑二在同一时间尺度下，不同空间尺度的土地利用／覆被变化往往不同同样，在同空间尺度F 不同时间尺度的土地利用／覆被变化也会有所不同，非常短或非常长的时间段都有可能掩盖土地利用／覆被变化的真实情况。

因此，在土地利用／覆被变化的遥感监测研究中，必须注重尺度的综合问题。目前，分形理论的发展有望解决这一问题，但这方面的研究尚待深人然而，尽管研究的难度很大，多尺度的综合研究必将成为上地利用／覆被变化遥感监测ฉ研究的重要发展方向之－。

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