在复杂的背景中检测出感兴趣的目标，是自动目标识别领域的一个重要课题。成像光谱偏振探测能在杂乱背景下提高目标的识别率，对于人造假目标和伪装具有独特的辨别能力，同时能提高图像的对比度和清晰度。本文针对光谱偏振信息探测及其在地物分类中的应用进行了深入研究，主要贡献如下： 1．阐述了成像光谱偏振探测的基本原理和方法，搭建了一个小型成像光谱偏振探测系统。该系统利用液晶可调谐滤光片(LCTF，Liquid Crystal Tunable Filter)实现波段转换和偏振态检测；系统结构简单，性能稳定。利用该系统采集了100多组(10000多幅)光谱偏振图像，组成了一个小型光谱偏振图像库。 2．为了保证成像光谱偏振探测系统性能可靠，并确定系统输入与输出之间的定量关系，给出了相应的系统标定方法。为了尽量消除成像过程中背景杂散光以及暗电流造成的影响，给出了基于经验线性法的偏振反演方法；实验与仿真结果表明了该方法的有效性。 3．为了在地物分类中充分利用光谱偏振信息，提出了一种无监督聚类融合算法。算法首先对偏振参数进行模糊聚类，利用目标表面的偏振特性以及聚类结果分配置信指派，然后对这些置信指派进行加权融合。仿真实验表明，基于光谱偏振信息的分类结果在总分类精度和各类别分类精度指标上都优于基于光谱信息的分类结果。 4．设计开发了光谱偏振图像处理软件系统，该系统实现了光谱偏振图像的参数反演、融合、分类和评价等功能。