森林作为一种自然地理景观，是由包括森林植被在内的各自然地理要素构成，并表现了各要素的综合特征。遥感技术自20世纪70年代引入中国林业以来，因其具有宏观性、综合性、动态性以及成本低等特点，已经成为研究森林资源现状及其森林动态变化的理想手段。遥感数据所反映的森林光谱信息特征，也并非仅仅是森林植被的光谱信息特征，而是森林景观的综合特征。植被作为森林的主体，其变化是森林变化的主要体现。因此，对植被信息的提取就显得尤为重要。近年来，随着高分辨率遥感影像数据的广泛应用，为森林植被资源监测提供了更为精准的信息源，使利用遥感数据进行小尺度的森林资源研究变得便捷。本文以浙江省安吉县为研究区，基于资源三号影像，运用基于像元和面向对象两类方法，借助ERDAS9.2、eCognition8.0、ArcGIS9.3等数据处理软件进行不同分类方法的森林植被信息的提取，探讨资源三号卫星数据在山地丘陵地区的植被信息提取方法，根据信息提取结果分析研究区的竹林变化情况。主要结论如下：（1）中国资源三号卫星，全色影像分辨率达到2.1m，多光谱相机分辨率达到5.8m。在林业上特别是本文研究区所属的山地丘陵地区的运用有较好的效果，而国产卫星在数据获取上的优势较大，特别是国内地区覆盖率较高，以及影像的获取成本相对于国外同等质量的卫星低很多，可以很好地代替国外卫星数据。（2）本文采用不同的遥感影像分类方法，将遥感影像的纹理信息、植被、水体、建筑等特征作为辅助分类信息，运用基于像元分类和面向对象分类，结合安吉县二类调查的部分数据，进行总体精度和Kappa系数的指标分析。面向对象分类方法在山地丘陵地区的植被信息提取上精度更高，在后期的变化提取上更方便准确。（3）在面向对象分类方法中，影像的分割是分类的关键，不同的分割尺度对分类结果的影响很大。本文实验了50，100，150，200四种不同尺度的分割效果。分析发现分割尺度为100的影像分类植被信息的提取整体效果最好，能有效的提取出研究区不同的植被类别。其总体分类精度达到92%，Kappa系数达到88.12%，各分类类别的单项精度均在80%以上，特别是研究区的特色植被竹林的信息提取的用户精度和生产精度分别达到了96.45%和96%。而且分割尺度为100时，其分割产生的分割对象数量在2万左右，分割时间在20分钟以内，对硬件要求适中，在实际中具有广泛的可行性。（4）本文通过对研究区各土地利用类型的变化幅度和动态度的计算，发现研究区2007年到2012年研究周期内，竹林面积随时间的变化呈正增长趋势，2012年竹林面积相对于2007年变化幅度为4.38%，动态度0.88%。空间上其他林地的减少对竹林面积的增长贡献最大，2012年的竹林面积723.13km2，约164.42km2是由其他林地转移而来，占到了竹林总面积的约22.74%。非林地的减少对毛竹林总面积增加的贡献也是重要方面，有25.01km2的非林地转变为竹林。