土地利用/覆盖及其变化信息的提取与应用对于掌握和分析区域经济发展、人口增长、城镇化等非常重要,而遥感技术发展和高分遥感影像数据获取能力的提高为快速、及时获得土地利用/覆盖信息提供了有效的手段。本文以桐乡市主城区为研究区,应用面向对象技术和高分遥感影像数据,以基于e Cognition的ESP工具为基础,分析了0.2、0.5和1米这3种空间分辨率的遥感影像在不同分割尺度下的分割效果和变化规律,并确定了它们的最优分割尺度;通过SVM分类方法获得了2011年和2018年的土地利用信息,并进一步分析了2011-2018年土地利用的变化情况及原因;以2018年的土地利用为基础,结合POI数据,对建设用地中的住宅、商业服务、医疗卫生、工业、教育、政府机构等用地进行细分,并结合住宅、教育用地分布状况,提出一些合理化的改善建议。获得的主要结论有:(1)高分遥感影像随着空间分辨率的提高,最佳分割尺度变大,分割后影像对象数量增多;同时最佳分割尺度、对象数量的变化还受影像质量及光谱、纹理信息等因素的影响。在波段权重相等的情况下,0.2、0.5和1米这3种高分影像的最佳形状因子和紧致度分别为0.5、0.4,0.3、0.5和0.4、0.5。0.2、0.5和1米这3种高分影像三个层次的最佳分割尺度分别为82、116、148,49、83、113和45、65、104。(2)应用最佳分割参数对遥感影像进行分割后,选择合适的训练和检验样本集,采用SVM分类方法,分别得到了2011年和2018年的土地利用分类结果,精度评价表明分类效果均较为理想。通过土地利用动态变化度和转移矩阵分析,2011-2018年研究区土地利用变化明显,建设用地增加为主导变化类型,公路用地、水域面积也有增加,耕地、园林地面积则呈减少趋势。城镇化、工业化进程,新城区的建设以及桐乡市经济开发区和梧桐工业园区的扩展是建设用地增加的主要原因。(3)在2018年的建设用地范围内,结合POI数据和遥感影像特征,进一步提取了住宅用地、商业服务用地、教育用地、工业用地、医疗卫生用地、政府机构用地,其面积分别为993.58、105.23、156.93、1313.63、25.16和19.65公顷。以公共服务要求为依据,结合住宅用地分布,对教育用地的空间分布格局进行分析并针对其不足提出了相关的改善建议。