非监督变化检测是通过遥感影像获取地表变化信息的重要手段,因无需参考数据,有着广阔的应用前景。但由于遥感数据本身的质量问题,如异物同谱、同物异谱、噪声、混合像元和模糊边界等；以及变化检测算法的局限性,使得不确定性总是伴随着非监督变化检测的整个过程,影响了最终的变化检测精度。为此,本论文对现有非监督变化检测算法的不确定性进行深入分析,从生成差分影像和分析差分影像两个关键步骤入手,借助于模糊集合、模糊拓扑、DS证据理论、模糊积分以及指示克里金等理论,提出多种可靠的非监督变化检测方法,从而降低检测结果的不确定性,提高检测精度。本文的主要工作如下：（1）针对阈值变化检测对阈值选取比较敏感,以及处理不确定边界像元能力较弱的缺陷,本文基于模糊拓扑理论,提出一种优化传统阈值变化检测的技术框架FTT。该框架首先利用传统阈值技术分割差分影像；其次利用贝叶斯理论对分割结果进行模糊化,得到未变化类和变化类集合的隶属度函数；而后根据像元隶属度的差异,利用模糊拓扑工具确定阈值变化检测结果的模糊边界；最后使用模糊拓扑的支撑连通性对模糊边界像元重新分类。FTT框架利用模糊边界替代明确的阈值,降低了阈值变化检测对阈值选取的敏感程度；通过对模糊边界像元的重新分类,提高了不确定性像元的识别率,从而降低阈值变化检测结果的不确定性,提高了变化检测精度。（2）针对欧式距离和最大隶属度原则的不足,本文以FCM聚类及其变体为基础,借助于自适应距离和模糊拓扑理论,提出一种全新的FATCD遥感变化检测技术。该方法首先利用自适应距离公式给出一种自适应的样本到聚类中心的距离计算方法,优化了聚类过程中像元隶属度的计算公式,提高了获取的模糊隶属度函数的准确程度；而后利用模糊拓扑理论改进最大隶属度原则,优化了去模糊化过程,提高了不确定像元的检测精度。基于以上两点,FATCD能够增强FCM聚类及其变体的变化检测性能。（3）一般的,差分影像有如下性质：灰度值接近0的像元几乎可以确定未发生变化,灰度值接近255的像元几乎可以确定发生了变化。现有非监督变化检测主要考虑差分影像的灰度值和空间邻域信息,而忽略了差分影像灰度直方图两端像元的类别知识。基于此,本文以标准FCM聚类为基础,提出一种全新的RSFCM模糊变化检测方法。首先,该方法基于阈值技术获得差分影像灰度直方图两端像元的标记知识。其次,通过一个监督项和一个模糊空间项,分别将标记知识和空间信息引入到只考虑了像元灰度值的FCM聚类。RSFCM变化检测利用标记知识监督差分影像的聚类过程,从而增强变化信息并获取更加准确的隶属度；利用空间信息修正像元隶属度使得隶属度函数具有空间平滑性,减弱了噪声和错误标记信息对变化检测结果的影响。因此,RSFCM能够对噪声免疫的同时,保留更多的变化信息。（4）为集成不同差分影像生成算法的优势,并解决传统融合技术对信源冲突严重像元的误分类问题,本文借助于指示克里金理论,提出三种决策级融合模糊变化检测方法,即FMVK, DSK和FIK。所提出的检测技术由五步构成：1)在全面总结差分影像生成算法的基础上,选取典型的距离度量,生成六组信息互补的差分影像；2)对每组差分影像应用标准FCM聚类,得到每组差分影像的变化类与未变化类的模糊隶属度函数,以及变化检测图；3)根据步骤2得到的结果,并利用模糊集的模糊度、检测图的相似度以及杰卡德距离等理论,分别求出投票法MV的专家意见、证据理论DS的基本信任分配函数、模糊积分FI的模糊密度函数；4)分别利用融合技术MV、DS和FI对六组差分影像进行决策级融合；5)定位三种融合技术MV、DS和FI检测结果中的冲突严重像元,利用指示克里金理论对其进一步处理。FMVK、DS和FIK降低了单一差分影像变化检测的不确定性,得到了比单一差分影像和经典融合技术MV, DS和FI更优的变化检测结果。