近年来,我国城市化进程不断加快,城乡土地利用剧烈变化,带来了一个显著问题：城市用地的盲目扩张加剧了用地紧张的局面。因此,为了有效监测非法用地和合理指导城市用地,城市土地利用的快速变化检测成为了国内学术界研究的一个热点。应用多时相遥感图像可以量化同一地区在时间域、空间域、光谱域的耦合特征,以获得区域土地利用变化的类型、位置和数量等内容。针对基于波段运算的遥感快速变化检测算法普遍存在阈值无法自适应问题,部分算法需要对遥感影像进行准确地辐射校正等问题,本文提出了一种自适应遥感变化检测方法：改进主成分变换的遥感自动变化检测。该方法首先对多时相影像(I1、I2)进行z-score标准化处理,消除不同成像环境的影响,避免了多时相辐射校正处理；然后对基准影像(I1)进行主成分变换,并利用基准影像的主成分变换矩阵对另一时相影像(I2)进行主成分变换；接着对变换后的主成分影像(P1、P2)求差,并对主成分差值影像(P)进行标准主成分变换,变换后的主成分影像记为P3；P3的前两个主成分包含了主要的变化信息,对其求差获得新的主成分差值影像P4,统计P4的均值和方差,以一倍标准差作为变化阈值,自动确定出变化区域。该方法在对归一化影像进行主成分变换时基准相同,避免了变化信息在主成分变换中的影响；然后通过对归一化影像的主成分差值影像做标准主成分变换消除了波段不一致现象,降低了噪声的影响；最后对前两个主成分进行组合对变化信息进行了拉伸,有助于自动确定出变化阈值。实验结果表明,该方法不需要对影像进行辐射校正,可以自动确定阈值来提取变化区域,在遥感快速变化检测中可以达到同类方法的检测精度。