高分辨率遥感影像包含更多、更丰富的地理和地形信息,已经广泛应用到社会经济的很多领域。尽管如此,高分辨率遥感影像在变化检测中仍面临很多问题：地物内部的异质性、丰富的纹理；阴影及投影差；混合像元问题等。其中,几何配准误差、相对辐射校正精度、阴影、像元尺度上较为破碎的变化检测结果、噪声等最为关键,本论文从这几个问题出发,针对变化检测中的变化与未变化两种类别对象,对高分辨率遥感影像变化检测的关键技术进行研究,主要包括以下几个方面：(1)提出了一种基于多变量变化检测(MAD)得到的差异影像为基础,做面向对象后分类处理的OB-MAD方法,减小了高分辨率遥感影像变化检测中不可避免的几何配准误差和阴影等造成的“伪变化信息”。OB-MAD方法结合了多变量变化检测(MAD)和基于对象的后分类方法。一方面,充分利用了面向对象和面向像元两种方法的特点,提高了变化检测精度。另一方面,几何配准误差和阴影等在高分辨率的遥感影像中具有较好的形状特征,MAD变换得到的差异影像集中了所有的变化信息,为面向对象的后分类处理,剔除“伪变化信息”奠定基础。航拍影像通常具有1m以内的空间分辨率,其几何校正、阴影和噪声等问题比卫星影像更为明显,是多时相航拍影像变化检测的一个瓶颈。湿地生态系统又是全球环境变化检测中的一个重要领域,湿地植被的变化、阴影等问题是湿地变化检测研究的重点和难点。因此,选用2006和2007年5月的航拍影像(分辨率0.15m)对美国加州中部的Gadwall North湿地生态系统进行变化检测研究,详细比较了基于差异影的OB-MAD和其他几种方法(OB-traditional, Threshold-MAD和PB-MAD)在变化检测中的差异。研究结果表明,针对变化检测研究中几何配准等造成的“伪变化信息”,三种基于MAD差异影像的方法取得的精度较高。其中,OB-MAD方法得到的总体精度最高(93.54%),其次是Threshold-MAD (90.07%)和PB-MAD (86.09%),相应的地面未变化像元的用户精度也是OB-MAD最高(90.57%),PB-MAD (82.2%)和Threshold-MAD (81.49%)。(2)多时相高分辨率遥感影像的变化检测预处理过程中,不可避免的几何配准误差、混合像元等都会带来一定的影响。针对这些问题,提出将广泛用于纹理特征提取、滤波除噪等方面的窗口用于相对辐射校正,用窗口区域范围内计算的相对平稳的值作为该区域的特征提高相对辐射校正的精度。研究选择广东番禺区两处具有不同空间异质性的区域,选择2005和2006的SPOT5影像(分辨率2.5m)和2006及2007的航拍影像(分辨率0.15m),3×3,5×5,7×7像元大小的窗口,自动的相对辐射校正算法MAD和稳健回归,进行基于窗口的相对辐射校正方法的敏感性分析。研究结果表明窗口的应用较好的提高了相对辐射校正的精度,同时1)不同空间异质性的遥感影像获得最佳辐射校正所需的窗口大小不一：异质性影像选择3×3像元,而均质性影像则选择5×5像元；2)local size尺度上,稳健回归在不同异质性的遥感影像中差异显著：异质性影像中稳健回归优于传统的手动方法,而在均质性影像中则表现的没有传统方法稳定,而MAD方法在两种空间特性的影像中均表现出比稳健回归更强的鲁棒性；3)几何配准误差在具有较高空间分辨率的航拍影像的变化检测中更为明显,提高相对辐射校正所需窗口较大。(3)基于波段相减的图像差值法对影像的质量和预处理要求相对较高,通常只用于来自同一传感器、同一时相的遥感数据；预处理中不可避免的几何配准误差、相对辐射校正精度、阴影等都是基于差异影像的高分辨率遥感影像变化检测中的典型问题；像素尺度上得到的变化检测结果较为破碎。在这样的背景下,提出一种面向对象的高分辨率差异图像的变化检测方法(OB-EM),即在对象尺度上,对基于MAD变换和最小噪声比率变换(MNF)得到的差异影像做阈值分析,将像元—像元之间的差异影像推广到对象—对象。研究选择广东番禺区2005和2006的SPOT5影像(分辨率2.5m),分析比较对象的不同特征选择、不同尺度的差异影像(对象和像元)、不同的方法(DFPS、Gams、EM、OB-MAD)等对变化检测的影响。研究结果表明：1)基于决策树的特征选择极大的提高了面向对象的变化检测精度；2)提出的OB-EM方法使得来自不同传感器的遥感影像用于变化检测变的可能；减小了对原始数据的要求和多时相影像的相对辐射校正的要求；改善了“椒盐效应”,提高了高分辨率遥感影像的变化检测精度。3)基于Kappa系数的显著性分析表明OB-EM和OB-MAD两者之间差异显著,说明基于对象的差异影像(OB-EM)比基于像元的差异影像(OB-MAD)能更好的减小甚至避免多时相高分辨率遥感影像变化检测中不可避免的几何配准误差和阴影引起的“伪变化信息”,具有较强的鲁棒性。