矢量空间数据变化检测技术对于保持GIS数据现势性起着重要的支撑作用,同时也是地理国情监测中快速获取数据变化信息,实现地理国情数据动态更新的关键技术。然而在变化检测中仍然存在着检测准确率不高、效率低等问题,尤其在地理国情监测的应用需求下,数据类型丰富、数据量大等因素都为变化检测方法提出了新的要求。鉴于此,本文通过对地理国情监测和地理国情普查背景进行探究,在分析和借鉴传统变化检测方法的基础上,提出了基于格网聚类与空间叠置的变化检测模型(Change Detection Based on Grid-Based Clustering and Spatial Overlay,GCNO_CD),实现了地理国情普查数据中矢量空间数据的快速变化检测,拓展了矢量空间数据变化检测的理论方法,为地理国情动态监测提供了理论和方法支撑。本文主要的研究内容及成果如下:(1)借鉴现有矢量数据变化检测的理论基础,结合地理国情监测应用需求,提出了基于格网聚类与空间叠置的快速变化检测模型——GCNO_CD模型。通过格网检测、重叠检测的多级检测算法,大大降低了矢量要素变化检测的复杂度,提高了变化发现的速度与准确率。(2)基于GCNO_CD模型实现了面向地理国情监测的矢量空间数据变化检测方法,构建了适用于格网检测的四叉检测树(Detection QuadTree,DQ-Tree),并针对点、线、面不同要素类型实现了对应的变化检测算法,同时结合地表覆盖数据的特点,利用规则格网分割实现了地表覆盖数据的变化检测算法。(3)以浙江省丽水市某区域地理国情普查数据及其动态监测数据为实验对象,开展面向地理国情监测的矢量数据变化检测实验,实验结果表明论文提出的基于GCNO_CD模型的变化检测方法大大提高了矢量空间数据变化检测速度,能够解决地理国情监测中的矢量空间数据变化检测问题。