随着遥感技术的发展,高分辨率遥感作为一种新型的遥感方式已经成为人们获取地物信息的重要手段,并在农业和工业领域发挥着极其重要的作用。城市土地覆盖是遥感应用的主要领域之一,遥感技术为其提供了丰富的信息源和实现方法,图像融合技术是实现各种应用的前提。图像融合是将相同目标源的多张图像融合成一张图像的过程,融合的图像能够获得比单一图像更加全面、准确的信息。针对多光谱和全色遥感图像的特点,本文设计了一种改进的非下采样剪切波变换NSST的融合算法。原始多光谱图像经IHS彩色空间变换,然后采用非下采样剪切波变换,得到低频子带和高频方向子带,并使用区域能量自适应选择的加权方法作为标准来构造低频子带方法。高频方向子带使用空间频率和拉普拉斯能量和特征作为脉冲耦合神经网络PCNN的输入激励,由PCNN输出点火次数用来选择高频子带,最后经非下采样剪切波变换的逆变换和IHS逆变换得到融合后图像。实验结果与其他融合算法比较,本文无论从主观评价还是客观评价都获得了较好的融合清晰度效果,为高分辨率图像在土地利用变化分析提供更多准确的信息。本文在融合算法的基础上研究了银川市金凤区2000年、2006年、2010年、2013年以及2015年高分辨率遥感影像的土地类型变化,以资源一号02C与Landsat影像为主要数据源,在ENVI软件的平台上对五期数据进行了非监督分类,获取概略的类别图,并对金凤区土地覆盖分类结果进行统计分析,以此获得近15年的土地覆盖变化信息。结果表明:15年间研究区各类型土地覆盖变化显著,2000-2006年建筑面积显著增加,未利用地明显减少;2000-2006年和2006-2010年是银川金凤城市扩展的快速时期;在2010-2015年间,随着商业地产工程和生态建设工程的成熟发展,市民大厅,绿博园等建设使金凤区城市化逐渐成型。研究结果表明银川城市的快速发展为该地区土地生产管理以及平衡稳定等工作提供了参考依据。