准确地毁林（如发生时间、速度和规模属性）动态监测，有助于更好地理解毁林在热带生态系统中的影响，并支持热带森林的可持续管理。传统的基于光学卫星数据的监测方法易受云雨影响，无法满足热带地区森林毁林监测的中的高频次需求。哨兵1号卫星合成孔径雷达时序数据为准确刻画热带森林毁林时空动态特征提供了前所未有的机会。本研究基于哨兵1号数据，发展了基于毁林景观格局特征的分类方法和多级优化策略，降低了毁林的特征提取难度，克服了合成孔径雷达影像上毁林信号不稳定问题。研究在巴西三个热点毁林地区（阿克里州，朗多尼亚州和帕拉州）进行了全面评估，结果表明：（1）基于深度学习去噪的空间优化方法在改善毁林制图准确度方面可达6.5%；（2）基于贝叶斯的时间序列优化方法在毁林后哨兵1号第三次观测时（约18±3天）提升的毁林制图精度约为4.4%；（3）结合空间与时间的优化方法实现了最佳的毁林制图精度（总体精度达91.5%，交并比达89.5%）。进一步基于月内的时空分布分析结果显示2019年这三个研究地点的毁林具有不同的季节性：朗多尼亚州的毁林主要集中在旱季（CV=1.1），其次是帕拉州（CV=0.75），而阿克里州的毁林时间分布较为均匀（CV=0.57）。本研究提升了基于卫星时序影像的热带森林毁林动态监测精度，可更加准确地绘制热带地区森林毁林的时空分布，这对评估生态后果、准确核算热带森林碳汇和制定科学的保护策略以应对不同的森林毁林行为意义重大。

热带毁林，时序分析，哨兵1号，动态监测，数据融合，智慧林业管理