随着现代遥感科学技术的迅猛发展,遥感图像变化检测方法已被广泛应用在了气象、土地、农林业、地质、海洋、环境灾害等诸多行业和领域之中,因此如何更快速、高效以及准确地检测特定区域内的变化情况,对其进行分析和判断区域变化以便预测未来某些可能会出现的变化情况具备十分重要的现实意义。然而由于遥感卫星成像原理的固有限制,中高分辨率传感器的重复观测频次较低,影像数量较少,区域影像缺失或质量问题严重制约了变化检测精度。时空融合技术是解决数据缺失及质量较差的有效手段,但其在变化检测的应用尚缺乏充分验证。因此如何基于时空融合重建影像获得高精度的变化检测结果,是一个至关重要的问题。本文以山西省太原市为研究区,以该区域Landsat TM和OLI影像和MOD09GA影像为主要数据源,以三种典型的时空融合模型为重建高分辨率影像的重要手段,对不同时空融合模型重建影像变化检测结果进行分析,并得到2000年至2020年太原市变化情况。具体研究内容和结果如下:（1）山西省太原市五个年度Landsat影像数据重建及质量评价。研究中以三种典型时空融合模型（SATRFM、ESTARFM和FSDAF）对研究区的Landsat影像进行重建,并通过已有原始影像进行重建质量评价。结果表明,SATRFM、ESTARFM和FSDAF三种时空融合模型重建影像与原始影像的平均偏差分别在0.03、0.027、0.028左右,均方根误差分别在0.03、0.028、0.029左右,可得出三种时空融合模型重建影像质量均良好,且ESTARFM重建精度最高。（2）三种时空融合重建影像的IR-MAD变化检测及精度分析。研究对通过三种时空融合模型重建得到的2000年-2020年遥感影像使用IR-MAD进行变化检测,并通过变化误差混淆矩阵评价变化检测精度。结果表明,IR-MAD在区域变化检测中具有较高的变化检测精度,最高变化检测总精度达92.4%,Kappa系数最高可达0.85,同时说明了使用时空融合模型重建影像进行变化检测的可靠性。（3）分析时空融合模型对变化检测精度的影响。研究得出使用STARFM模型融合重建影像进行变化检测的变化检测总精度位于85.2%-89.2%之间、Kappa系数位于0.71-0.79之间;使用ESTARFM模型融合重建影像进行变化检测的变化检测总精度位于91.2%-92.4%之间、Kappa系数位于0.82-0.85之间;使用FSDAF模型融合重建影像进行变化检测的变化检测总精度位于89%-91.2%之间、Kappa系数位于0.78-0.82之间。结果表明,ESTARFM模型融合重建影像的变化检测总精度和Kappa系数整体要高于其余两种融合模型,也证明了变化检测精度受时空融合模型精度的影响,其随时空融合精度的增大而增大。因此,可以得出时空融合模型可有效重建Landsat数据缺失影像,且在IR-MAD变化检测中具有较高的变化检测总精度及Kappa系数。另外,IR-MAD变化检测精度与时空融合模型重建影像精度成正比例关系,时空融合模型重建影像精度越高,IR-MAD变化检测精度越高。最后,得到太原市2000年至2020年主要变化区域为城区,其与社会极速发展密切相关。