遥感变化检测既是研究全球变化的重要途径,也是人类在资源可持续利中做出科学决策的重要依据。利用遥感技术进行变化检测是获取土地利用变化信息最经济有效的方式。因此,基于遥感技术的变化检测方法研究,在遥感应用研究领域一直占有重要地位。本文采用TM、OLI、MSI等多种数据源,研究了融合多波段遥感影像的变化检测方法。本文综合运用了遥感图像处理技术、地理信息系统、数值分析、数理统计等多学科知识,针对遥感影像变化检测技术中的几个关键问题,包括多时相差异影像的构造、多波段差异信息的提取、阈值分割、检测精度评价方法等,从理论、方法、实验等多方面进行了研究。本文的创新性主要有以下两个方面:1、提出一种光谱乘积融合的多时相差异影像构造算法。该算法融合多时相遥感影像的差值结果与比值结果得到差异图像。首先,将预处理后的不同时相的两幅遥感影像分别做差值运算和比值运算,得到差值图像和比值图像,然后,采用本文提出的融合算法,计算得出最终差异影像。该算法的好处之一在于,一定程度上减弱了影像噪声对结果的影响,保留了边缘特性;好处之二是该算法自动化程度较高。通过实验证明,该算法能够较大程度上改善差异图像质量,并且普遍适用于中低分辨率和高分辨率多波段影像以及全色波段影像。2、采用主成分变换的方法融合多波段变化信息。常用的变化检测方法一般针对单波段影像不能综合运用多波段差异信息,然而多波段的叠加又会造成大量的信息冗余,增加计算难度,减慢计算速度。本文将主成分分析法应用于多波段差异影像的融合中,既突出了主要的变化信息,又减少了计算量,提高了算法的时间效率。通过实验证明,该方法比传统的变化检测算法在检测精度上有明显的提高。