基于遥感图像的变化检测就是分析在同一地区、同一时间获得的配准图像,进而获得变化区域的过程。在最近的几十年间,它已经引起了大量的关注并应用于各个领域,例如:森林资源调查、土地利用、覆盖变化研究、环境灾害评估、城市规划及布局和国防军情监控等。本文提出了一种基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测的方法。该方法可以用于寻找多时SAR图像的变化区域,区别于只区分变化与未变化区域的传统二类变化检测方法,本文算法进一步将变化区域细分为正变化和负变化,将变化具体化。因此,当遇到自然灾害或是分析地表变化时,本文方法可以进一步提高分析效率,更加容易的观察地形的正负变化情况。本文的工作主要体现在以下两个部分:(1)第一部分描述了三类差异图的生成方法,这个差异图包含了正负变化信息。将传统的均值比和对数比方法进行处理,将普通的二类差异图拓展为三类,并在最后实验结果中分别作了讨论。(2)第二部分将进化多目标算法应用到处理三类差异图中,并提出三类变化检测的基本框架,最终生成变化检测图像,并对结果进行了讨论。在利用进化多目标算法处理差异图过程中,为了降低散斑噪声的影响,基于局部空间和灰度级信息的模糊聚类有效性指数被用在三类变化检测中。文章的最后,通过实验分析对比,说明了基于进化多目标算法的三类SAR图像变化检测方法的可靠性和实用性。