随着3S技术、数据库与计算机网络技术的发展，各类记录地球表面信息的基础数据已经基本具备，各种形式、各种渠道的信息数据如同江河，长流不断。事实上，在这些浩如烟海的数据中，有大量的重复信息，人们需要的变化信息只是其中很少的一部分。有学者研究表明，地表的年平均变化信息只占整个信息的10％左右。城市在不断的扩张，城市人口的膨胀和土地不断减少的矛盾日益突出，城市的协调发展和科学管理需要对城市的变化进行动态监测。从遥感影像中检测、提取变化信息的技术不仅可以节省大量的遥感应用运行时间和存储空间，而且可以揭示地球表面时空变化规律。 本论文提出一整套利用高分辨率遥感影像检测提取城市土地利用变化信息的方法，通过对遥感影像进行精确配准、阴影处理、平滑处理、影像差值、边缘提取和图像整饰等一系列步骤，最后得到城市变化地物的边缘信息，这一整套方法定义为“边缘差值法”。本论文以北京市海淀区中国农业大学(西区)校园及其周边地区作为试验样区，利用该地区2004年IKONOS影像数据和2003年QUICKBIRD影像进行对比分析试验，自行设计算法，独立编写程序，研究“边缘差值法”的可行性，同时对阴影处理和图像整饰也进行了一定研究。试验结果表明，该方法可以成功提取出变化地物边缘信息，并能达到较高的识别精度，其中正确率达72％以上，误判率在26％左右，漏判率接近2％。阴影处理和图像整饰对提高检测的精度起到非常重要的作用。论文对存在误判的原因进行了深入的分析，同时，还对变化的标准问题进行了讨论。