当森林遭受病虫害后,若没有得到有效的控制,病原菌很可能会大量繁殖、扩散,然后成为巨大的侵染源,进一步对森林造成无法估计的破坏,所以准确、及时的监测林业病虫害是防治病虫害的关键。但是传统的监测方法一般是由林业技术人员通过人工地面抽样调查,费时费力且信息不能及时的反映病虫害的发生情况,已经不能满足林业病虫害监测的需要,而遥感具有宏观性、获取信息快、重复周期短和成本低等优点,恰恰可以弥补人工调查的不足。本文以阿坝州理县、茂县为研究区,以美国陆地卫星8号星(LandsatOLL8)和林业地面调查数据等为研究数据,对林业典型病虫害(云杉落针病、松赤枯病)进行遥感监测。论文的主要工作如下:(1)首先提取研究区研究树种的空间分布信息,避免其他地物对监测结果造成影响。然后,根据研究区的具体情况选择时间序列模型,即利用不同时相(灾前和灾后)的两期研究区影像,结合地面调查点数据建立病虫害受害程度与NDVI变化率之间的一元回归模型,模型相关系数R=0.860, R2=0.740,模型精度82.61%,基本满足研究的要求。根据建立的模型,对整个研究区进行病虫害监测和分析,并利用地面调查受害情况数据进行对比分析,结果表明监测结果与地面实际调查情况在空间分布和受害情况都具有很好的一致性,该模型可以应用到研究区的病虫害监测中。(2)根据林业病原菌的生命活动规律,以理县云杉落针病为例,选择了年平均风速、年日照时数、年平均温度、年平均相对湿度和年总降雨量5个气象因子与云杉落针病的受害面积进行逐步回归分析,结果表明:年平均温度和年平均风速对云杉落针病发生影响很大,并利用这两个影响因子建立回归模型,可以对云杉受害面积进行预估计;利用典范趋势分析(CCA)对云杉落针病与林分、土壤以及地形因子进行综合分析,结果表明:种植在土地灰化土区域,海拔越低,土层越薄,受害程度越严重的分布趋势的一般规律。这些影响因子能够揭示病虫害的一般发生规律,对于指导病虫害防治工作具有重要的参考价值,为有效控制病虫害提供理论依据。