基于高频次、高分辨率卫星遥感影像，结合基于深度学习的变化检测技术，可以在林业资源精细化监测中发挥重要作用，包括但不限于灾害监测、工程建设进度监测、建设后恢复监测、森林抚育监测等应用场景。
在灾害发生后，通过对比灾前和灾后的多时相遥感影像，能够准确定位灾害影响的区域，提供数据支撑以指导救援和恢复工作。
2024年7-8月，台风“格美”带来的极端强降雨，引发了特大暴雨灾害，造成了重大损失。资兴市山体滑坡19513处，塌方45629处。通过对比资兴市灾前灾后卫星图像，可以精确评估灾害范围和严重程度，定位到洪水淹没、山体滑坡的区域，确定灾害发生的范围、规模、分析林业受灾情况。
2024年2月，株洲遭遇16年来最强冻雨过程，发生低温雨雪冰冻灾害。通过对比灾前灾后影像，可以明显看出树冠出现由密转疏，林下地表裸露的情况。通过建立雪压灾害解译标志，可通过卫星影像对受灾范围进行提取。
比对多期卫星遥感影像，能够精准定位工程占用区域，及时预警非法占用行为，并在项目后期评估生态恢复效果。
基于时序遥感影像，对风电等工程项目占用林地情况进行持续监测，并量化林地的变化情况。
基于多期卫星遥感影像，提取项目实际占用林地范围，并与审批红线等图层进行套合分析，可以精准定位超范围使用林地情况。
基于项目建设完成前后的两期影像，可以持续监测临时占用林地、超范围使用林地的植被的恢复情况，评估生态恢复效果。
部分的抚育采伐例如透光伐、疏伐会在前后期影像上表现出大面积密林转疏林，大面积林下地表从绿色变为棕色的变化现象；卫生伐则伐除已被危害、丧失培育前途的林木（遭受病虫害、风折、风倒、雪压、森林火灾的林分），也会在遥感影像上表现为明显的林地消失。这类明显抚育行为，可通过卫星遥感进行监测，去判断抚育行为是否开展，评估抚育的强度、规模等。
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