1.一种城市建设用地变化遥感检测的计算方法，其特征在于，包括以下几个步骤：S1：输入两幅不同时相、经过几何校正和辐射校正的Landsat5‑TM遥感影像，得到TM1至TM7共七个波段；

S2：利用所述两幅遥感影像的其中一幅遥感影像为基准对另一幅遥感影像进行几何精确配准；

S3:分别对所述两幅遥感影像的七个波段进行主成分分析降维处理，输出七个组分，分别取遥感影像对应的第一组分为第一对变化检测因子;S4: 分别对所述两幅遥感影像的TM7进行纹理分析，获得其对应的纹理特征均值统计量灰度图像为第二对变化检测因子;S5：分别计算所述两幅遥感影像的归一化植被指数，获得其对应归一化植被指数为第三对变化检测因子；

S6: 分别计算所述两幅遥感影像的归一化建筑指数，获得其对应归一化建筑指数为第四对变化检测因子；

S7: 基于S3‑S6所获得的四对变化检测因子，将每对因子进行图像差值运算，得到相应的四对差值运算结果；

S8：对S7中所述获得的四个差值运算结果灰度图像，通过波段叠着组合成一个新的四波段图像，对图像的四个波段进行主成分分析，输出四个组分，取其第一组分为城市建设用地变化检测结果灰度图像；

S9：对S8中所述城市建设用地变化检测结果灰度图像，利用图像直方图获取变化检测的阈值，通过波段运算将灰度值大于阈值的像元设为变化像元，得到城市建设用地变化二值图像。

2.根据权利要求1所述一种城市建设用地变化遥感检测的计算方法，其特征在于，所述S1中，所述遥感影像选取四级产品，其全部七个波段重采样至30米空间分辨率。

3.根据权利要求1所述一种城市间建设用地变化遥感检测的计算方法，其特征在于：所述S2中，所述配准的均方根误差要求控制在0.5个像元以内。

4.根据权利要求1所述一种城市建设用地变化遥感检测的计算方法，其特征在于，所述S4中，所述纹理特征均值统计量灰度图像是基于3×3窗口大小计算灰度共生矩阵而获得的，灰度共生矩阵的定义为：假设图像某一区域有N个灰度值，则对应该区域的灰度共生矩阵是一个N×N阶的概率矩阵，在矩阵中位置 ( i,j ) ( 1  , … , i  , … N ； 1 , …  , j , …  , N )处元素是从灰度为i的像元离开某个固定位置关系δ=（DX, DY）处像元灰度为j这种现象出现的概率P(i,j) ，δ被称为位移量，DX和DY称为距离；作为纹理识别的特征量是由灰度共生矩阵计算出来的一些统计量；

基于所述灰度共生矩阵，纹理特征均值统计量的计算公式为：

；

其中， P(i,j) 为灰度共生矩阵的值， i和j表示图像空间上一个点的像素坐标。

5.根据权利要求1所述一种城市建设用地变化遥感检测的计算方法，其特征在于，所述归一化植被指数的计算公式为：NDVI= ( TM4‑ TM3)/(TM4+ TM3)，其中，NDVI为归一化植被指数，TM3—Landsat5‑TM遥感影像的第3波段的灰度值，TM4—Landsat5‑TM遥感影像的第4波段的灰度值。

6.根据权利要求1‑5任一所述一种城市建设用地变化遥感检测的计算方法，其特征在于，所述归一化建筑指数的计算公式为：NDBI= ( TM5‑ TM4)/(TM5+ TM4)，其中，NDBI—归一化建筑指数，TM4—Landsat5‑TM遥感影像的第4波段的灰度值，TM5—Landsat5‑TM遥感影像的第5波段的灰度值。

7.一种根据权利要求1所述城市建设用地变化遥感检测的计算方法的实现装置，其特征在于，包括以下几个模块：（1）获取影像模块，用于输入至少两幅不同时相、经过几何校正和辐射校正的Landsat5‑TM遥感影像；

（2）影像精确配准模块，用于将遥感影像A为基准对遥感影像B进行几何精确配准；

（3）影像降维处理模块，用于对A和B遥感影像的7个波段进行主成分分析，分别获取对应第一组分；

（4）影像纹理分析模块，用于利用灰度共生矩阵计算A和B遥感影像TM7波段纹理特征（5）植被指数计算模块，用于分别计算A和B遥感影像的归一化植被指数NDVI；

（6）建筑指数计算模块，用于分别计算A和B遥感影像的归一化建筑指数NDBI；

（7）图像差值运算模块，用于对4对变化检测因子进行图像差值运算；

（8）主成分分析模块，用于对获得的四个差值结果灰度图像，通过波段叠着组合成一个新的四波段图像，并进行主成分分析，取其第一组分为城市建设用地变化检测结果；

（9）阈值分割模块，用于利用阈值对城市建设用地变化检测结果灰度图像进行分割，提取得到相应二值图像。