城市用地提取是城市动态监测的重要步骤之一。对于城市用地的提取一直是国内外遥感信息提取中的热点问题,但是目前仍存在城市用地界定不明,提取方法精度不高,以及提取效率较低的问题。近年来,由于遥感技术的发展与普及,利用遥感方法进行各种测量逐渐被广大业务部门及社会群体所接受。因此,如何提高工作效率,减少人工干预,提高结果客观性,使提取流程能够业务化,是当前城市用地提取面临的主要问题之一。　　 本文基于TM影像,研究多时相的城市用地快速提取方法。通过研究国内外相关领域的先进方法与技术,提出以V-I-S模型为理论基础的城市用地通用提取框架。利用决策树算法,使这一框架可编程化实现。为解决单幅影像及多时相影像城市用地快速提取问题,本研究主要从通用提取框架、决策树节点规则选取、决策树分支判断条件确定、多时相影像标准化四个关键点进行探讨。提出多时相影像提取方法的流程,主要包括多时相影像的相对辐射校正,主影像的决策树节点规则、判断条件确定,以及多时相影像的城市用地提取。通过对半自动阈值确定方法的研究,使最后的多时相提取成为由计算机执行的自动过程,从而达到快速提取的目的。　　 为检验方法可行性及精度,本研究采用北京市朝阳区1984年-2009年25年中的10景TM影像作为数据源,进行多时相城市用地提取实验。实验证明本文提出的基于TM影像的城市用地多时相提取方法实际可行。同时,使用趋势分析及精度评价方法对最终提取结果进行精度检验。从检验结果可以看出,提取出的1984年-2009年城市用地趋势符合朝阳区城市发展规律,能够反映朝阳区城市用地逐年从中心向外递增的发展趋势。利用2005年SPOT-4全色10米影像及2009年0.68米Google影像分别对2004年、2009年城市用地提取结果进行目视判读检验,2004年提取结果精度为86.72％,2009年提取结果精度为84.38％。　　 最后,将城市用地通用提取框架应用于SPOT影像的城市用地提取中,通过对提取框架中决策树节点规则指数的选取,构建出SPOT影像的城市用地提取方法流程。经检验提取结果精度较高,为86.75％。因此,本方法具有可操作性强、效率高、精度高的特点,能较好地满足城市研究需要。