在全球气候变化和人类活动双重背景下,森林生态系统在垂直海拔高度上有着显著的响应和变化。喜马拉雅地区因其垂直高差巨大,而且还跨五个主权国家的辖区,人类活动、管理措施等有着较大差别,是研究森林变化的理想之地。为了准确地识别喜马拉雅地区的森林面积、分布、变化以及影响因素,本文基于野外实地调查的点位数据,利用CART、随机森林、朴素贝叶斯分类器分别对喜马拉雅地区森林的信息进行提取,选取最优的分类器——随机森林分类器进行森林信息的提取。在此基础上,利用Google Earth遥感影像点位数据对HF森林数据和现有七种不同分辨率的森林数据(JAXA森林数据、Globe Land30土地覆被数据、FROM-GLC土地覆被数据、Global Forest Watch树木覆被数据、GLCF VCF树木覆被数据、CCI-LC土地覆被数据、MCD12Q1土地覆被数据)的总体精度、Kappa系数、森林制图者精度、森林用户精度进行评估,并在国家尺度和像元尺度分析HF森林数据和现有几种森林数据的森林面积和空间的一致性。最后通过筛选最优的森林提取信息分类器,分析1984-2018年有效年份(14年)森林数据的时空变化以及变化的影响因素,为喜马拉雅地区森林的科学评价以及管理提供参考和依据。研究结果表明:(1)在Google Earth Engine(GEE)云平台上基于光学遥感数据(Landsat)和一些辅助数据,利用随机森林、CART、朴素贝叶斯等三种分类器分别对喜马拉雅地区2018年森林信息进行提取,结果显示随机森林分类器在提取喜马拉雅地区森林信息方面的总体精度(0.9767)和Kappa系数(0.9530)均优于其他两种分类器。(2)将2010年的HF森林数据与其他七种森林数据进行比较,HF森林数据与其余七种森林数据的面积都在200×103km2上下波动;在精度的比较上,HF森林数据具有最高的总体精度(0.982)和Kappa系数(0.963);在国家尺度上,HF森林数据与七种森林数据的比较可以看出,除了MCD12Q1数据之外,其他七种数据的一致性较高;像元尺度上,HF森林数据与七种森林数据的不确定性比较大。(3)2018年喜马拉雅地区森林的空间分布进行分析,南北坡对比发现,喜马拉雅地区的森林主要分布在南坡;三个区域比较,中喜马拉雅地区森林的面积最大(90.47×103km2);国家之间的比较,印度的森林面积最大(64.77×103km2)。1984-2018年有效年份(14年)喜马拉雅地区森林的时空变化来看,森林在时间上的变化在一定的区间内波动,空间上的变化具有一定的差异性;从森林变化的影响因子来看,海拔、坡度、坡向、距道路的距离等与森林的变化均具有一定的相关性,在海拔上,森林变化主要发生在较低海拔和较高海拔的区域,在坡度上,森林变化最大的面积分布在一定的坡度,坡向来看,阴坡和阳坡变化的面积相差不大,主要发生在阳坡,距道路的距离越远,森林变化的面积越小;Logistic回归定律表明,森林变化的影响因素中,坡度、海拔、b2＿soilcarbon、b5＿soilcarbon、b3＿soilp H、距水系的距离等因子比其他因子显著性更高。