遥感图像的变化检测是对在同一区域不同时刻拍摄的遥感图像进行比较,以获取该地区的变化信息。目前,遥感图像变化检测技术已经成为遥感应用领域的研究热点,并广泛应用于自然灾害的检测及评估、植被覆盖、城市规划建设、农业调查、气象监测等诸多领域。使用多光谱遥感图像进行变化检测时,丰富的光谱信息提高了识别多种类型变化的可信度,因此也得到了越来越广泛的应用。本文主要研究了如何有效地构造多光谱遥差异图、有效地利用多光谱遥感图像中各波段之间的相关性以及差异性、有效地提取差异图中的变化信息,完成了以下两方面的工作:1.提出了一种基于变化邻域值图和邻域概率融合的多光谱遥感影像变化检测方法。该方法首先提出了多波段像素变化光谱反射率模值分析以及变化光谱反射率角值分析,得到变化光谱反射率模值图和变化光谱反射率角制图;再从区域这一角度出发,提出了多波段像素变化邻域分析法,得到变化邻域值图;随后分别对变化光谱反射率模值图、变化光谱反射率角制图和变化邻域值图进行谱聚类,得到初始检测结果图;最后提出了基于邻域概率融合的方法对上述三种初始检测结果图进行融合,得到最终变化检测结果。我们对3组真实多光谱遥感图像进行了实验,证明了本方法能够较好的兼顾虚警数与漏检数,改善了变化检测结果。2.提出了一种基于近邻传播聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该方法首先对两时相各波段像素的光谱反射率值进行近邻传播聚类,接着构建合并类差平方图,然后使用基于K-means类信息的AP聚类方法得到合并类差平方图的类标记图,最后使用K-means算法对类标记图进行二分类,得到变化检测结果。3组真实多光谱遥感图像的实验验证了本方法的有效性。