森林资源调查是林业管理的重要内容。准确采集森林变化信息,对林业可持续发展的科学决策和森林质量的提高有重要作用。南方人工林,尤其桉树人工林具有生长迅速、轮伐期短、迹地更新快等特点,非常需要一种能够快速检测短时期内森林采伐与更新变化的方法,实现年度出数。遥感技术的发展提供了丰富的高空间、高时间分辨率的数据源,为更加准确、快速地识别地物变化提供了可能。本文以变化频繁、高度集约经营的广西上思县人工林为研究对象,利用两个时相的高分二号遥感影像,针对森林地物属性变化信息,采用三种检测方法进行研究,提取植被变裸地、裸地变植被和未变化三种变化类型和变化区域:（1）基于分布函数的像元级影像差值变化检测方法:以像元为检测单元,分别利用红波段、近红外波段和归一化差值植被指数（NDVI）3种特征的影像差值,基于分布函数确定阈值,进行快速变化检测,并对比分析不同结果。（2）基于分布函数的对象级NDVI差值变化检测方法:以对象为检测单元,利用多尺度分割和光谱差异分割获得2期影像的分割结果,采用面向对象NDVI差值法并基于分布函数确定阈值来提取变化信息。与像元级NDVI差值法做对比分析。（3）基于偏最小二乘变换的对象级变化检测方法:以对象为检测单元,利用多尺度分割和光谱差异分割进行分割,基于偏最小二乘法（PLS）提取所有成分后,利用成分差值构建差异影像,分别以标准差系数法构建的综合变量Z＿PLS和所有差异变量PLS＿i作为输入特征,采用支持向量机（SVM）算法进行分类。同时与多元变化检测（MAD）法进行对比,探讨PLS变换法在森林变化检测中的适用性。主要结论如下:（1）基于分布函数的变化检测方法中,精度从优到差依次为:面向对象NDVI差值法、像素级NDVI差值法、像素级红波段差值法、像素级近红外差值法,其中两个NDVI差值法的总体精度均超过85%。（2）对象级变化检测方法与像元级方法相比,提取的变化图斑更具有完整性。GF-2影像4 m的空间分辨率能较好地适应南方人工林变化图斑多且小的变化特点。（3）基于分布函数的影像差值变化检测方法,特征及算法简单,极大降低计算复杂度,容易实现;利用分布函数确定阈值,无需选择训练样本,提高效率,为实现森林变化快速检测提供了一种有效途径。（4）PLS变换后的成分间相关性、差异变量方差、差异变量对两期影像的解释能力三者的大小排序完全不同,变化信息的分布具有不确定性。另外,前期成分T与后期成分U,以及后期成分U自身的不正交,造成差异变量间的信息重复。因此,无论是单变量或综合变量Z＿PLS,均无法有效提取变化信息。而MAD变换法各变量相互正交,差异变量MAD＿4和综合变量Z＿MAD能有效区分变化信息。（5）利用所有差异变量PLS＿i的面向对象PLS变换法检测精度达90.26%,Kappa系数0.85,证明了PLS变换法提高检测精度的有效性。但精度略低于MAD变换法。