伴随着社会经济的飞速发展以及城市建设的快速扩张,城市内部出现了诸如人口密集、交通拥堵、土地资源短缺以及生态环境恶化等一系列问题。为了促进社会、经济、人口的协调发展,实现对城市建设用地的快速识别与扩张变化研究具有十分重要的现实意义。本文基于多时相的谷歌影像数据,通过一种深度学习与面向对象分割技术相结合的方法实现对青岛市经济开发区建设用地的快速、准确提取并从时间和空间上对开发区建设用地扩张变化以及影响因素进行研究分析。本文主要研究内容如下:（1）利用多尺度分割与卷积神经网络相结合的方法对城市建设用地进行识别分类。为充分利用高分辨遥感影像中丰富的地物信息,采用面向对象的方法对开发区不同时期的影像数据进行多尺度分割,并通过构建能够识别城市建设用地的卷积神经网络对分割的影像进行快速地识别分类,最终得到不同时期开发区的城市建设用地信息。（2）通过GIS技术对开发区城市建设用地的扩张变化进行分析。从时间上看,2004～2008年期间开发区的建设用地的扩张变化主要以工业用地扩张为主,在2008年之后转为以商住用地扩张为主;从空间上看,开发区商住用地的扩张变化主要集中在东南与正南方向4～8km区域范围内,工业用地的扩张变化主要集中在正东方向2～6km区域范围内;从建设用地重心转移上看,开发区工业用地的重心逐渐朝北偏移,商住用地的重心逐渐朝南偏移;从扩张形态上看,开发区的商住用地以外延式扩张为主,工业用地以内部填充式扩张为主;从建设用地扩张与人口协调性上看,外来人口的大量涌入,使得当前开发区建设用地呈现出相对紧张的局面。（3）影响开发区建设用地扩张变化的因素主要包括自然地理因素、社会经济发展、人口增长、交通设施建设以及政策规划五个方面。其中,自然地理因素是开发区城市建设扩张变化以及空间分布的基础;区域经济的增长、产业结构的优化调整以及固定投资的增加促进了开发区城市建设的发展;人口的增长扩大了对城市建设用地的需求;交通设施的完善带动了城市的发展,推动了开发区建设用地的扩张变化;规划政策的制定对开发区的城市建设具有很强的指导作用。