各种各样的卫星遥感数据越来越多地被接收、处理、存档、分发和应用，在数据和应用之间存在着巨大的知识间隙。因此，如何从海量数据中挖掘信息和发现知识成为当前遥感信息处理与应用领域的热点研究课题，增量信息挖掘则是其中的重要方面。本论文以北京市农作物种植变化和农业种植结构调整监测为目标，探讨基于多源、多时相卫星遥感数据的增量信息挖掘方法，对于丰富遥感信息挖掘理论和技术以及快速获取农业种植结构调整信息具有重要的研究意义和应用价值。　　 论文主要完成的工作包括以下几个方面：　　 1)分析了数据挖掘技术的研究进展，并把基于多源、多时相的遥感影像的变化信息检测纳入到空间数据增量挖掘领域的范畴进行考虑，在研究、分析前人关于多源、多时相的遥感影像的变化信息检测研究现状的基础上，提出了存在的问题。　　 2)针对遥感信息变化信息监测的现状，提出将小波变换及傅立叶变换应用于像素直接运算法提取遥感影像变化信息的思路，阐述了它们的原理、方法和过程。以北京市农作物种植变化监测为目的，利用2005年5月和7月过境的TM图像为数据源对这两种频域变换方法进行试验，并对试验结果进行分析，特别是对使用小波变换方法提取农作物种植面积的精度进行了评估。　　 3)由于Landsat-5已经超时间运行，并随时都存在失效的可能。因此，寻找其后继卫星数据源对于中尺度的资源环境调查和动态监测具有十分重要的现实意义。基于对目前中国遥感卫星地面站所接收、处理、存档和分发的卫星数据源的分析，认为IRS-P6 LISS-III数据不失为一种较为理想的选择。　　 4)以2005年5月的IRS-P6 LISS III图像和2004年5月的TM图像为数据源开展北京市农业种植结构调整监测。分别使用前述的小波变换像素直接运算法和分类后比较法来提取农业种植结构变化信息。并且比较和分析了像素直接运算法与分类后比较法的应用结果。　　 实验结果表明，针对同数据源遥感图像，使用小波变换像素直接运算法能够较好的检测遥感图像信息变化，而针对不同数据源遥感图像，则需采用分类后比较法来进行图像信息变化检测。