森林退化区别于传统意义上的森林砍伐,是指林木产品和生态服务功能的逆向改变,主要表现为森林面积减少、结构丧失、质量降低、功能下降,对此国内外学者提出了各种监测地表覆盖变化的卫星遥感手段.但是,传统的目视解译和监督分类法大都是基于纯净像元的分类理念,其分类结果往往难以准确反映地表覆盖的真实情况.混合像元分解方法正是针对遥感图像中大量存在的混合像元,将每一个混合像元进行分解并求得端元组分(即覆盖类型)占像元的丰度(即百分比含量),这样由混合像元的归属而产生的错分、误分问题也就迎刃而解.结合研究区的具体情况选择地表覆盖模型及端元组分,这对于精确获取森林内部结构信息进而研究森林退化程度具有重要意义. 对1976年和2007年获取的遥感影像做如上处理后，可得到2个时期内各端元组分(植被、土壤、水分)的丰度图，从而可以精确提取出森林内部结构信息并计算其面积。然后将2007年与1976年植被、土壤、水分图像作相减运算，分别得到植被、土壤、水分丰度变化图，即森林内部结构变化图，从而可以提取研究区森林退化信息。 结论：1)利用混合像元分解技术和线性模型成功提取了西双版纳典型区的森林内部结构信息，证明该方法用于研究森林退化的遥感监测可以获得较好的效果;2)提出适合于西双版纳热带雨林区的“植被-土壤-水分”端元模型，改善了端元组分的选取，为其他森林覆盖区甚至植被覆盖区提供了较好的混合像元分解模型;3)进行了1976-2007年间森林内部结构变化检测并探讨了其驱动力。