变化检测一直以来都是遥感技术应用的主要方向之一。目前随着遥感技术的快速发展,遥感影像的空间分辨率不断提高,影像上地物的空间特征和细节也越来越丰富。在高分辨率遥感影像分析中,一方面传统基于像元的影像分析方法由于只考虑影像上地物的光谱信息,表现出明显的缺陷和不足;另一方面,面向对象的影像分析方法除地物的光谱信息外,还充分考虑地物的空间信息,在高分辨率遥感影像分析中则具有很大的优势。将面向对象的影像分析方法应用于遥感变化检测中,更接近人类的思维方式和过程,理论上无疑可以很好地改善遥感变化检测的效果和精度,因此这一研究方向也逐渐成为近年来遥感变化检测领域研究的前沿问题之一。论文所做的工作:(1)对遥感变化检测方法和面向对象影像分析方法进行了分析和总结。根据是否充分利用影像上地物的空间信息,本文将遥感变化检测方法归纳为两大类:只考虑地物光谱信息的遥感变化检测和兼顾地物光谱信息和空间信息的遥感变化检测。对比了每种方法的优缺点及适用性,总结出了面向对象遥感变化检测的一般流程。(2)对遥感影像的最优分割尺度问题进行了深入探讨。在分析了影像分割质量评价方法的基础上,对Espindola最优分割尺度评价指数进行了改进,并进一步利用多光谱遥感影像进行了最优分割尺度定量确定的过程实验研究。实验结果表明了所用方法的有效性和实用性。(3)针对面向对象遥感变化检测时两期影像的地物未变化边界分割不一致而造成伪变化区域的问题,提出了一种“二次分割”的影像分割策略。并通过变化检测实验对其有效性进行了验证。