森林是陆地生态系统中最大的碳库,是全球自然资源和生态环境建设的主体,对森林类型及其地上生物量进行动态监测是评价森林演替趋势和实现可持续森林经营的重要基础。Landsat遥感影像具有较高的时间、空间和光谱分辨率,特别是其近50年的长期重复观测,使之成为景观尺度上开展长期森林监测应用的最重要的数据源。本研究基于鹞落坪国家级自然保护区1987-2020年41景Landsat影像,首先采用VCT植被追踪变化模型发展了保护区的森林覆盖数据集,并对森林干扰结果进行了基于目视解译的精度验证。在此基础上,发展了一种基于季节特征差异的植被指数NDVI＿DR将保护区的森林类型划分为针叶林和阔叶林,并对其进行了时空动态变化分析。同时结合遥感影像数据、地形数据和二类调查实测数据筛选建模因子,反演研究区1987-2020年的森林地上生物量。本研究分析了森林覆盖变化的驱动力因素,为保护区科学合理的保护与开发提供了参考建议。主要结果如下:（1）在长时间序列的森林覆盖制图中,VCT模型相较于面向对象的决策树分类拥有更高的提取精度,整体精度在90%以上,kappa系数在0.6以上,这得益于VCT算法充分利用了Landsat图像堆栈中的长时序光谱信息。鹞落坪国家级自然保护区内1987、1992、1997、2002、2007、2011、2017和2020年的森林面积分别为117.08、116.79、109.81、110.68、112.63、113.53、111.64和114.58 km2,保护区的森林面积呈现先减少后增加的趋势。森林火灾、山体滑坡、雨雪冻害等自然灾害以及早期的无序采伐是保护区森林面积减少的主要原因。后期天然林保护、退耕还林等政策的相继实施以及“区乡一体、社区共管”的管理运行体制的建立,保护区内资源保护和管理工作制度化建设迈上新台阶,保护区内森林资源得到全面保护,森林破坏现象得到了很大程度的遏制。（2）鹞落坪国家级自然保护区内阔叶林占主体地位,针叶林主要分布在研究区南部海拔相对较高的地区,在低海拔河谷附近也分布少量针叶林。研究区各年份针叶林面积分别为10.87、8.34、8.28、10.23、7.30、5.34、8.82和11.04 km2;阔叶林面积分别为106.21、108.45、101.53、100.45、105.33、108.19、102.82和103.54 km2。保护区内针叶林面积减少的区域分布在西南、西北以及东南部,时间主要集中在1992-2002年;针叶林面积增加的区域主要分布在保护区内包家河流域河谷附近,年份主要集中在1992-2007年。核心区内森林状况长期稳定,森林变化的区域主要集中在实验区内。（3）利用随机梯度提升（SGB）模型估测的阔叶林和针叶林森林生物量验证R2分别为0.63和0.61,RMSE分别为11.18和14.267 t/hm2,表明模型有较好的生物量估测精度。利用SGB模型反演的八个年份的平均生物量分别为57.37、61.56、64.38、70.14、73.21、75.52、76.23和78.85 t/hm2。鹞落坪国家级自然保护区的生物量在不断增加,其中1992-2002年这十年期间增长速度最快。具体到不同的森林类型,针叶林总生物量远低于阔叶林总生物量,但其平均生物量高于阔叶林。森林采伐和自然灾害的影响是导致研究区森林面积以及森林生物量减少的主要原因。为了缓解保护区内经济发展和资源保护的矛盾,实现自然资源保护与社区群众利益双保护的目标,应当实施差异化生态补偿政策、差异化财政扶持政策以及实施差异化考核方式。