为了克服遥感影像信息提取单一信息源的不足,发挥光学影像和SAR影像补偿特征相结合的优势进行资源与生态环境的监测与评估,《SAR与光学影像融合的变化信息提取》系统论述了一套基于多时相SAR与光学影像信息融合的变化信息提取方法。提出了基于图像光谱信息与空间纹理结构综合特征的定量分析方法,结合定性分析,对以变化检测为目的的SAR影像与光学影像像素级影像融合结果进行了分析评价;针对高分辨率光学影像数据特点,提出了面向对象的多分类器集成模糊分类方法,结合建立的面向对象分类规则表达,实现光学影像信息提取;针对单波段、单极化SAR影像数据的特点,基于灰度共生矩阵和分形分析理论,提出了基于支持向量机的多尺度多纹理特征融合方法实现SAR影像信息提取;发展了基于“扩展概率矢量”在像元尺度上评价遥感分类不确定性的一般模型,对光学影像面向对象模糊分类、SAR影像基于多尺度多纹理特征的支持向量机分类,以及变化信息提取结果的不确定性分别在像元尺度上进行了不确定性的表达和评价。《SAR与光学影像融合的变化信息提取》可供遥感科学与技术、地球空间信息科学、资源与环境、国土资源调查等新兴交叉学科领域相关专业研究生、科研人员和工程技术人员参考。