矿产资源紧缺，促使国家投入大量人力物力进行矿产资源探测，显然，传统的矿产资源探测方法已经远远不能保障国家的矿产资源安全，开辟新的资源探测方法迫在眉睫。高光谱遥感技术的出现，为矿产资源探测提供了一条新的途径。上世纪，八十年我国开始了遥感资源探测的历史，在短短的二十年多间，高光谱遥感资源探测技术经历了从无到有，从有到逼近世界先进水平的飞速发展阶段。本文在深入学习高光谱遥感资探测查理论的基础上，从技术流程方面入手，由获取传感器数据到完成对匹配结果的评价，走完整个技术流程。实现的主要步骤：第一，对传感器上获取的高光谱原始数据进行预处理。整个预处理流程包括坏波段和噪音大波段去除，数据辐射定标，坏线修复，垂直条纹去除，smile效应去除，大气校正，几何校正。通过数据预处理，就得到了比较纯净的光谱数据。第二，提取蕴藏在数据中的光谱特征。应用数据发掘技术，由于高光谱数据海量、信息冗余量大、信噪比低的特点，直接使用会产生效率低下等问题，提取蕴藏在数据中的光谱特征显得意义重大，本文主要涉及到的光谱特征提取有光谱吸收指数，光谱吸收宽度，光谱吸收面积，光谱吸收深度，光谱斜率，波谷位置及个数，波峰位置及个数等。第三，清除数据中影响匹配精度的数据。高光谱数据只能反映地表信息，对植被，水体等覆盖下的地物信息不能反映，使用数据掩膜技术覆盖掉这些干扰数据可以有效的提高匹配精度，本文主要进行了植被掩膜和水体掩膜。第四，进行光谱匹配的研究。涉及到的光谱匹配方法有经典算法：光谱角度匹配，光谱相关系数匹配，波形匹配，信息散度匹配，以及在大量实验基础上探究出的基于多特征决策树的光谱匹配方法。第五，高光谱遥感资源探测软件实现与系统集成。从软件开发的角度，对涉及到的两款自主研发的高光谱遥感资源探测系统的运行环境，技术流程，结构设计等方面进行了阐述，并重点介绍成矿远景区分析，高光谱遥感资源探测技术虽然经历了几十年的发展，但成功的实例并不多，把地学专家的地学知识及丰富经验引入系统辅助找矿，可以有效的提高匹配精度，并对匹配结果进行客观评价。在理论研究的基础上，笔者参与了四川省数学地质重点实验室，高光谱团队对“高光谱遥感尾矿分布与类型自动识别系统”和“矿产资源高光谱遥感探测子系统”软件的研发工作，从而，在实践中验证了上述方法在高光谱遥感探测中应用的准确性和可行性。本文在理论研究，算法实现的基础上，通过上述两款软件对数据的每一步处理效果进行展示，并对效果进行评判。