改革开放以来中国城市化发展迅速，为了更及时、准确地为城市规划提供信息，有必要对城市进行发展变化检测。现阶段，对北京、上海等大城市的遥感变化检测已较为成熟，而对以威海市为代表的中小城市的发展变化还未广泛开展，对其发展模式的研究仍有待提高。本研究基于Landsat遥感影像，提出研究时间选择依据，使用云检测算法挑选无云影像，对威海市过去34年的变化进行长时序年变化监测。　　在卫星数据变化检测初期，需要选取无云的影像。云层不仅会遮挡地表信息，影响大气参数的反演，而且会在变化检测过程中带来不可逆转的误差。常规的通过目视解译确定云层分布范围的方式耗时耗力，因此云层及云阴影的自动检测对于变化检测十分重要。本研究提出一种基于主成分分析和粗差探测的云检测算法，相对于传统云检测算法自动云检测算法，整景影像云掩膜总精度提高约3％。　　随着各对地观测卫星的发射运行，遥感数据量成倍增长。人工解译进行遥感影响分类已不足以满足需求。同时，各类非监督或监督分类的方法分类精度不高，极大地影响变化检测结果的准确性。监督分类过程中，训练样本的提取通常耗时耗力。本文提出的一种在变化检测中可用的快速、稳定的半自动监督分类模型，通过数据分组和直方图匹配算法，将变化检测中影像的分类精度提高到90-96％，同等条件下提高约12.67％。　　通过严格的研究时间选定、无云数据挑选以及半自动分类算法的实施，对威海市三十四年间可用的85幅Landsat影像进行变化检测，得出其每年人工建筑增长约4.1平方千米，水面、裸土和植被面积每年约减少0.3平方千米、2.7～3.6平方千米和0.4～0.6平方千米。结合社会经济数据进行分析，得出城市发展的主要驱动力是政策、投资和家庭结构变化。