土地资源是人类赖以生存和发展的基础，是国土资源的重要组成部分。20世纪以来，人口增加，经济发展，人地矛盾日益突出，人们对土地的不合理利用导致土地退化加剧，全球环境日益恶化，社会经济的可持续发展受到严重影响。因此，土地资源的利用及其变化动态受到普遍的关注。 及时掌握土地利用/覆盖状况是进行土地资源合理管理的基础，也是制定农业乃至整个国民经济发展计划的重要依据。遥感技术以其宏观性、实时性、周期性及综合性等特点，为土地利用快速、客观、准确的监测提供了可能。随着航天遥感信息技术的快速发展和全球对地观测体系的建立，多种遥感数据的提供能力越来越强。由于遥感遥信息的综合性，遥感成像机理的复杂性，信息处理技术落后于信息获取技术的现状，自动化，高精度智能化土地利用/覆盖信息解译仍未实现，自动解译的精度往往低于目视解译的精度，因此，结合实际，对监测中的一些关键技术开展研究， 不仅有利于遥感监测研究的深入，解决监测中面临的一些关键问题，提高监测精度；而且对促进遥感监测技术的应用，提高土地资源科学管理水平，具有重要意义。 北京是伟大祖国的首都，是全国的政治中心和文化中心，在过去的十几年里，随着经济的快速发展和人口的大量增加，北京市的土地利用/覆盖状况发生了巨大的变化。本文利用1997、2001、2002、2003、2004、2005六年的LandsatTM/ETM+遥感影像，在对所有影像进行了几何纠正和辐射纠正等预处理后，采用比较先进的决策树分类算法对这些年份的遥感影像进行了分类和分类精度评价，总体分类精度达到91.1％，研究证明这种分类方法相对于其他传统分类方法具有是活、直观、清晰、强健、运算效率高等特点。 变化信息的自动发现方法多种多样，本研究使用分类后比较法发现和提取土地利用/覆盖变化信息。得到了北京市主要地物历年土地利用/覆盖变化的统计数据并对其进行了分析。从变化分析的结果可知，草地、林地、农业用地、裸土、建筑用地等主要土地利用/覆盖类型的面积均有不同程度的变化，其驱动力也各不相同。 由于遥感监测数据涉及的内容广，类型多，数据量大，如何对区域土地利用/覆盖动态监测数据进行科学高效的管理也成为遥感应用领域被关注的重点之一。本研究对土地利用/覆盖变化信息遥感监测数据的分类、数据库建库方法与技术进行了详细分析与研究，并最终建立了遥感监测数据库管理系统。