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近些年来，遥感技术以其快速、同步、多时相等特点成为矿山开采调查过程中的一种有力手段。遥感数字图像处理是计算机数字图像处理技术与遥感图像分析技术结合而形成的一门新兴学科。遥感数字图像处理技术的出现，从根本上改变了传统遥感图像的处理方式与识别方式，为遥感技术系统的完善，实现对地高效、快速识别以及多源信息的数字化融合处理创造了良好的条件。图像增强是图像处理中的主要内容之一，现有的图像增强方法有很多种，但是它们在增强图像的同时，往往会带来比较严重的负效应。随着遥感技术的发展及其图像分辨率的提高，对改善图像质量的技术即图像增强技术的要求越来越高。
本文以鄂西聚磷区为研究区，综合不同遥感数据在矿山开采状况中的应用特点，根据多源遥感数据特点，进行多元数据融合及去噪研究，并对图像处理效果进行定量参数评价与分析，得到最优图像处理方法，主要工作如下：
(1)遥感影像融合及质量评价：首先使用定量指标对影像各波段进行基本统计及分析，确定遥感数据的最佳波段组合；然后介绍了三个层次的多源遥感图像融合的概念、特点和适用情况，重点介绍了多源遥感图像像素层的融合方法(包括多光谱图像的融合方法)：Brovey图像融合法、HIS变换融合法图、主成分分析(PCA)变换法、高通滤波(High-Pass Filtering)、小波融合、Gram-Schmidt波谱锐化融合法、Andorre融合等，并且通过实验对所介绍的方法进行了比较；对融合效果的评价方法进行了深入的研究，在已有的评价方法的基础上将它们进行了整理，对图像融合效果在主观目视评价的基础上，进行客观定量评价并实验，比较这几种方法的性能及光谱扭曲情况。实验表明，在高分辨率灰度图像与低分辨率多光谱图像之间的融合方法中，Brovey融合方法对光谱有一定的扭曲，而且仅适合于由三个波段合成的彩色图像，这是这种方法使用上的一个局限性。高通滤波及小波融合方法能够产生具有最小光谱畸变的融合图像，但图像清晰度不高。由于主成分分析(PCA)变换法只是用全色图像来简单地替换第一主分量，这样会损失图像中反映光谱特征的有用信息，因而使得融合结果图像的光谱分辨率受到一定影响。Gram-Schmidt波谱锐化融合方法通过对矩阵或多维影像进行正交化消除冗余信息，与PC变换不同，其变换产生的各个分量只是正交，各分量信息量没有明显的多寡区别，融合结果较好，可以与以上融合方法相结合，利于后续图像解译。Andorre融合方法光谱信息损失最为严重，但通过主观评价，与地物自然色最为接近，可以用于成果图件的制作。
(2)遥感影像阴影检测及去除：本文从遥感影像阴影产生机理出发，根据山地阴影的不规则性，利用SPOT5数据红、绿波段地物反射率的高度相关性以及散射光强度随波长增大急剧减小的原理，提出了一种多波段高精度阴影检测方法，再通过灰度信息补偿算法对阴影区光谱信息进行处理，使阴影区信息得到增强。实验结果表明，原始影像阴影区域内滑坡经过处理后较好地保持了原始影像的光谱特征，与周围植被区域有明显的界线；针对山地区域及SPOT-5卫星数据所提出的多波段阴影检测分离及阴影去除方法，能很好地将山地阴影区域信息进行适当恢复，将阴影区域内部灰度信息进行适当补偿以达到与周围地物和谐一致，能更好地提高影像的判读精度及信息的利用价值。多波段遥感影像经过上述方法处理后，能突出相关的专题信息，提高图像的视觉效果，使我们能更容易识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息，达到遥感影像增强的目的。