土地利用图斑更新是对地类图斑的变化情况进行外业实地调查,而后内业更新土地利用图斑的矢栅数据到数据库中。在目前土地利用图斑更新工作中,外业调查人员通常需要手持GPS步行现场采点,而后再内业手动处理采集的数据,上述工作枯燥繁杂,人工成本高,且容易出错。针对以上问题,本文研究了土地利用图斑更新技术,该技术可以协助外业调查人员自动生成精确度较高的目标区域土地利用图斑矢量数据,避免了大量枯燥的人工采集工作。基于Android的土地利用图斑更新关键技术包括基于Android的矢栅数据解析和配准、基于多波段的图斑轮廓自动矢量化算法和土地利用图斑更新技术流程的设计与实现。在基于Android的矢栅数据解析和配准中,本文研究了适用于Android平台的矢量与栅格数据格式以及获取方法,之后研究了基于Android的矢栅数据坐标系的配准与维护方法。在图斑轮廓自动矢量化算法中,为达到在移动端实时提取与更新图斑轮廓的要求,融合了GVF算法、基于拓扑分析的边界跟踪算法、自适应Canny算法等多种算法。针对GVF算法易被噪点干扰的情况,结合土地利用图斑的光滑性要求,对图像进行了闭运算及高斯模糊处理;针对原算法适用于灰度图而丢失光谱信息的情况,引入RGB光谱信息;针对算法计算量巨大及易陷入伪边缘两种情况,采用由Suzuki和Abe提出的基于拓扑分析的边界跟踪算法(以下简称SA算法)提取初始轮廓,极大减小计算量,同时提升算法精度;针对传统GVF算法的梯度矢量场计算部分,使用自适应Canny算法计算梯度图提升算法精度。然后将算法计算得到的图斑轮廓线转化为矢量格式保存与更新。最后在此基础上设计实现了基于Android的土地利用图斑更新系统。该系统通过应用3S技术的Android移动设备为外业采集人员提供导航、快速采集并更新图斑数据等功能,利用其便携性,可以有效地提高土地利用图斑更新的自动化程度、实时性及精确度,并减少外业调查工作强度和内业工作时间。