城市是以人类活动为中心的社会-经济-自然复合生态系统,具有典型的耗散结构特征。这种社会-经济-自然复合生态系统内各组成要素之间以及外部之间都在进行着物质、能量交换,并且二者相互联系、相互制约。随着城市化进程的加快推进,城市人口不断增多,城市规模不断扩大,随之引起城市各种土地利用类型之间的相互转化和各种自然资源的急剧消耗,造成了城市环境的恶化日益严重。为了实现人与自然、城市与环境的和谐发展,有必要对由于城市扩展引起的城市土地利用变化进行实时监测,以及对城市土地利用变化的驱动机制和由此引起的城市生态环境效应进行探讨。遥感技术能够快速高效的获取和分析全面、系统、真实的地表空间动态变化信息,而高分辨率遥感影像地物特征更为清晰,波谱特征更为丰富,是城市规划、资源与环境监测的一种重要手段,在城市扩展的动态遥感监测中有着广泛的应用。本研究在收集、总结国内外同类研究成果的基础上,以重庆市北碚区为研究对象,利用2003年SPOT5、2004年IKONOS利2007年QuickBird三期高分辨率遥感影像为数据源,首先对三个不同时相的高分辨率遥感影像进行数据处理,并以遥感分类提取为主要的获取专题信息的手段。其次在遥感专题信息提取的基础上进行研究区城市土地利用总体变化结果分析,在城市土地利用变化众多驱动因子中,从经济因素、人口因素、交通因素、行政因素和地形因素等方面对其进行了探讨。最后本文对城市土地利用变化引起的城市生态环境效应方面进行了分析,得到了由于研究区城市土地利用变化引起加剧城市地表径流,导致水体污染严重,水资源短缺、大气环境质量下降,改变了局地小气候、城市人居环境恶化的结论。本研究着重探讨了遥感影像中绿地、水体、建筑用地、道路和农用地等专题信息提取的方法、原理及过程。对于高分辨率遥感影像,传统的遥感影像分类方法已经不能够满足其精度的需要,而各种人工神经网络算法、决策树算法、面向对象算法和基于形态学知识的数学算法等虽然有较高的专题信息提取精度,但是其应用主要限制在小范围区域内的试验阶段,目前很难广泛的、大区域的使用。鉴于此,本研究采用土壤调节直被指数(SAVI)、水体特征波段(PRWI)、影像纹理特征、最大似然监督分类和大尺度分割分区提取相结合,再配以不同的波段组合的方法实现了对研究区城市绿地、水体、建筑用地、道路和农用地专题信息的提取,并且取得了较好的提取效果。