近年来,建设用地不断扩增,违法占用农林地现象日趋严重,利用遥感技术实时、高效的对新增建设用地进行变化检测可为土地执法部门监管、打击违法建设行为提供有力的技术支撑。随着影像分辨率的不断提高,目前面向对象技术已成为基于高分影像变化检测的主流方法,在该技术方法下,可用于变化检测的特征骤然增加,若不加以抉择,不仅特征冗余现象严重,难以保证结果精度,还会使检测效率降低;若依据经验随意选择几个特征,又具有盲目性和主观性,检测精度也难以提高。为此,本文结合有效的特征选择算法,在特征选择的基础上,利用高分影像对新增建设用地进行变化检测研究。本文通过总结近年来土地利用等变化检测应用中利用的光谱、纹理等特征,分析和设计了有效的特征选择方法用以筛选对检测新增建设用地敏感的特征;然后基于优选的特征利用高分影像对重庆市某区域进行新增建设用地变化检测,包括数据预处理、影像分割、特征提取、变化提取等工作,并提出了基于样本类间差异的伪变化去除方法,剔除结果中的伪变化图斑,进一步提高检测精度;最后将成果转化为变化检测工具软件。本文的主要研究内容与结论如下:（1）设计了一种基于Relief F算法改进的特征选择方法筛选敏感特征,并与m RMR特征选择方法进行对比。Relief F算法计算效率高、算法易于实现,可处理多类别问题,文章结合本研究中小样本数据的特点,从随机抽取样本、样本类间关系、迭代次数等三个方面对其进行了改进,利用该算法从总结的46个特征中筛选敏感特征,并与m RMR算法选出的特征进行对比。（2）提出了一种基于样本类间差异的伪变化去除方法。通过分析建设用地与非建设用地两类样本间特征取值的差异,选出两类样本特征取值无交集或交集范围较小的特征,然后利用选出的特征对结果图斑进行二次检测,并将检测为植被、水体等非建设用地类型的图斑从结果中剔除,进一步提高了检测精度,其中虚检率最大降低了20.9%,总体精度最大提高了23.4%。（3）开展基于优选特征的新增建设用地变化检测实验。结合前期地理国情监测矢量,将研究区锁定在前期非建设用地区域以提高检测效率;然后选用矢量约束分水岭分割算法完成影像分割,并利用优选出的特征构建变化向量,通过变化阈值提取新增建设用地;最后利用提出的伪变化去除方法剔除结果中的伪变化图斑。实验结果表明,基于改进Relief F算法选出的特征进行变化检测,两组试验数据的总体精度最高,分别为80.9%、73.3%,去除伪变化后可达到89.3%、85%。（4）设计并开发基于特征选择的变化检测工具软件。利用C#语言,结合PIE SDK组件库在Visual Studio 2013开发平台上进行开发设计,实现了数据加载、影像腌膜、影像分割、特征提取、特征选择以及变化向量提取等功能,将研究成果转化为可视化应用程序。综上所述,利用本文方法对新增建设用地进行变化检测,取得了较高的精度,并验证了改进Relief F特征选择算法与伪变化去除方法的有效性。本文的变化检测方法及优选出的敏感特征可为相关应用提供参考,研发的变化检测工具软件可针对不同检测区域在特征选择的基础上进行变化检测,能提高工作效率和检测精度,具有一定的实用性。