土地是人类生存的根本。近年来，由于我国人口、经济的持续增长，用地需求量增大，人地矛盾日益突出，如何准确的查清我国目前的土地资源利用现状已经成为迫在眉睫的事情。因此，我国在2007-2010年展开了新一轮的国土资源大调查，旨在摸清我国土地家底，进一步改善和加强土地管理工作，实现我国土地资源的合理分配与利用。在上一轮的土地大调查中，从1984到1996历经13年，耗费了大量的人力、物力和财力，而且调查的结果缺乏时效性，使得调查数据得不到有效的利用。在新一轮的调查中，如何快速，准确，及时的查清我国的土地资源利用现状已经成为大家普遍关注的重点。　　 遥感技术以其宏观性、实时性、周期性及综合性等特点，为快速、客观、准确地更新土地利用现状信息提供了可能。但是由于遥感信息的综合性、遥感成像机理的复杂性，信息处理技术远落后于获取技术的发展，自动化、高精度、智能化土地利用信息解泽仍未实现，自动解译的精度往往低于目视解译的精度。　　 随着卫星遥感影像分辨率的提高，高分辨率遥感影像中蕴含了越来越多的信息(如水系，道路，植被分布等)，因此，高分辨率遥感解译技术逐渐成为土地利用调查不可替代的技术方法。本文对目前正在进行的全国土地利用调查高分辨率卫星数据的应用问题进行探讨，旨在通过完善基于高分辨率卫星数据进行土地利用现状调查的理论与技术方法，使高分辨率遥感影像能够在更多的领域发挥出它应有的效果。　　 论文主要分为三个部分。第一部分较系统地总结了如今国内外土地利用现状调查的进展，并对本文研究区数据情况、本文所应用到的技术方法做了介绍；第二部分是影像数据的预处理过程；第三部分是对数据处理后的结果进行分析和应用的过程。　　 第一部分首先介绍了土地利用调查的国内外发展情况，总结了其发展方向和发展趋势。结合本文的研究方向提山了适合本研究区域的研究方法；其次，对研究区的概况、所采用的适合本地区的分类系统及主要研究方法做了介绍。研究区影像数据包括云南省呈贡地区2006年12月的Quickbird影像，2000年6月的地形图，1990年的土地利用现状图。　　 第二部分主要是根据研究区数据和研究目的对影像数据进行的预处理和叠加分析过程。主要内容有：预处理部分包括影像正射校正、影像数据增强处理、影像数据融合和影像去云处理等几个部分。本文在对研究区域影像进行正射校正，用地形图做正射校正时，校正精度控制在5个像素以内；影像数据融合采用的是主成分分析方法；影像数据增强中采用了直方图拉伸和彩色变换方法来增强数据特征；影像的去云处理采用的是同态滤波法。影像预处理过程完成后对预处理后的遥感影像进行分类，将最新的土地分类系统应用到研究区域中，根据最新的土地利用分类系统并结合当地土地利用的实际情况，将呈贡土地利用分为10类，包括：水田、花卉种植基地、旱地、园地、有林地、其他林地、住宅用地、水域及水利设施用地、公路用地和其他用地。应用传统的监督分类方法最大似然法和添加纹理特征后的最大似然法对研究区域进行分类研究，发现添加纹理信息后的分类结果有了很大改善，并对分类后结果进行精度评价。　　 第三部分是应用部分。在第二部分的研究基础上，根据分类情况统计出呈贡地区的分类结果，进行呈贡土地利用现状分析。对比1990年的呈贡土地利用现状图，对呈贡县土地利用数量及结构变化和呈贡县土地利用变化驱动力进行分析。　　 本文对云南省呈贡地区的遥感影像数据的一整套处理包括采用多项式方程进行正射校正，主成分分析方法进行数据融合，直方图拉伸和彩色变换等方法进行影像增强，同态滤波法进行影像去云处理，用统计学方法对预处理后的影像进行纹理分析，对纹理统计后的9个波段的数据进行最大似然法分类和分类后精度评价等。其中纹理分析选用了Mean+Entropy+Variances三个统计量，3*3窗口进行统计。根据分类后的结果，得出新的土地利用现状信息，对比不同时期的土地利用现状数据，对呈贡县的土地利用状况进行分析。　　 本文探索了遥感数据在土地利用调查中的的作业流程，分析得出云南省呈贡地区的土地利用现状。所采用的的技术流程与方法简明，快捷，准确，具有较强的应用性。