随着国内外卫星遥感技术的飞速发展，遥感影像的时间、空间和光谱分辨率不断提高。遥感影像数据量每天以TB级的速度增长，已成为地理信息系统重要的数据来源和数据更新手段。尤其是近几十年，基于遥感影像的信息提取技术和方法呈现多样性和自动化，使得实现GIS数据的快速更新成为可能。导航电子地图作为一种重要的GIS数据，可以帮助人们规划行车路径和实时导航。导航道路数据的现势性直接关系到人们的日常出行，变化检测是导航数据更新的前提，因而，研究基于遥感影像的导航道路变化检测技术具有重要的意义。　　本文基于资源三号卫星影像，讨论了利用现势的卫星影像数据对历史的导航道路进行自动变化检测方法。通过对国内外道路更新现状、道路变化检测以及道路提取技术的综合分析，建立了针对资源三号遥感影像的道路模型，并将导航道路变化检测划分为两部分进行研究:道路变更检测和新增道路检测。　　道路变更检测，即检测原始导航道路中存在，而遥感影像中相应道路消失或改道的道路状况。本文综合利用道路的双边缘性、灰度均匀性等特征，提出了一种导航道路矢量数据与遥感影像道路互匹配的道路变更评价方法，利用匹配结果，建立道路变更评价模型，对导航道路变更情况进行评价，并且以匹配出的遥感影像道路为参考，进行道路样本提取，为新增道路检测提供先验信息。　　新增道路检测，即检测原始导航道路中不存在，而遥感影像中存在的道路状况。结合道路变更检测部分提取的遥感影像道路样本信息，本文采用如下的技术方法进行新增道路自动检测:首先使用一种基于LUV色彩空间的区域生长分割方法，对道路对象进行二值分割，然后提出了一种区域生长与Mean Shift分割算法结合的道路对象优化方法，对分割出的道路对象进行优化，并借助道路形状特征进行道路筛选和补漏，最后对道路提取结果进行了精度评价并给出了新增道路标识方法。