根据高空间分辨率影像上变化区域呈聚集状分布的特点,提出了一种面向地理对象的遥感影像变化检测算法。在利用Mean-Shift分割算法的基础上,获得不同时相地理对象的灰度特征信息,结合变化矢量分析,采用最大数学期望算法自动提取变化区域。以QuickBird、SPOT、TM三组不同空间分辨率的影像进行算法验证并比较了该方法与单像素变化检测算法的差异。结果表明,三组影像中面向对象的变化检测算法的检测精度分别为91.1%,87.3%和84.3%,单像素的变化检测算法检测精度分别为86.41%,82.48%和81.02%。试验结果显示面向对象的算法检测精度高于基于单像素的变化检测算法,且对高空间分辨率的影像检测效果要优于对中低空间分辨率的影像的检测效果。该算法减少了变化阈值确定中的人工干预,克服了以像素为单位的变化检测算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通变化结果的问题,能够满足在不同土地覆盖类型下的变化检测要求,在国土资源监测中具有一定的使用价值。