遥感影像分类和变化检测方法研究是一直是遥感技术领域中重要的研究课题，随着遥感技术的应用研究和发展，分类技术和变化检测技术为有效的提取地物信息、国情监测、数据库的更新等方面提供了有力支撑，逐步成为社会生产和经济发展的关键技术。目前，随着遥感技术的快速发展，影像分类和变化检测中各个地理要素缺乏概念化、形式化的表达，地物实体要素认知的差异往往会导致分类和变化检测结果的不一致，如何实现地物要素的概念化、形式化表达，如何实现地物要素的客观建模将地物特征知识的有效组织和形式化表达，是目前遥感影像分类和变化检测研究领域难点和热点问题。　　本文针对此问题，以遥感影像分类和变化检测方法研究为着眼点，以高分辨率影像为研究对象，提出了基于特征信息知识构建地理本体语义模型的方法，结合多源数据的优势，挖掘多源数据特征信息知识，引入地理本体理论，实现地物要素的客观建模，将地物特征知识的有效组织和形式化表达，实现地物要素的概念化、形式化表达，构建特征信息知识库，建立地理本体模型，开展了遥感影像地表覆盖分类和变化检测的方法研究，进行了基于地理本体变化检测遥感影像分类和变化检测实验以及伪变化识别实验，验证了模型和方法的有效性和实用性。