图象变化检测技术旨在检测相隔一段时间的图象之间发生的变化。变化检测技术在环境监测、土地利用、农作物生长状况监测、森林采伐监测、灾情估计等方面有着非常广泛的应用。合成孔径雷达具有全天候、全天时的特点，可方便地获得同一地区不同时间的图象，变化检测是它的一个重要应用领域。随着现代化的高速发展，城市发展快速。能够有效检测城市土地利用和城区扩张情况是非常重要的。本文研究了利用合成孔径雷达图象进行城区变化检测。 本文对当前常用的变化检测技术进行了讨论。为了获得变化的类型转化信息，主要研究了分类结果比较法。图象分类中的一个重要工作是选择适当的图象特征，本文通过详细的实地考察，得到了大量的真实样本数据。使用这些样本数据，针对城区变化检测这个特定应用，对26个主要纹理特征进行了系统筛选，通过各种特征组合测试提出了一组可获得良好分类结果的特征。在分类结果比较法的研究过程中，针对城区变化检测的特定问题，改进了经典k近邻法，获得了较好的变化检测结果。 对本文开展的各项研究工作，均使用北京地区1998年2000年Radarsat图象及实地考察数据进行了验证，所提供的实验结果显示了合成孔径雷达图象在城区变化检测方面有良好的应用前景。