高光谱最早是由地质学家在研究矿物与岩石的光谱特性时提出来的,高光谱遥感图像包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。在地表覆盖地区,由于岩性在遥感影像上表现为小目标弱信息,因此覆盖区岩性弱信息提取模型的研究,是目前高光谱岩性识别研究的重点和难点。本文总结了近几十年来高光谱遥感地质领域的研究现状,并着重对高光谱遥感岩矿信息提取技术和常见蚀变及其所含主要矿物的光谱特征进行了总结。在此基础上对比研究了各种异常信息提取方法。本文主要选用SAM、RXD、ICA三种经典算法,深入分析了以上方法探测的原理和算法效能的影响因素,从而提出改进策略。提出了适合我国植被覆盖区卫星高光谱岩性弱信息提取算法和模型,并针对黑龙江植被覆盖区Hyperion影像,提取蚀变并形成成果图。论文的主要研究内容和成果如下:1、研究了传统的SAM方法,并从两个方面研究了改进的光谱角填图方法:修改类中心的计算方法;修改分类准则,利用样区的统计参数。利用该方法对多宝山区域进行矿化蚀变填图,结合USGS光谱库中的已有光谱作为样本,设定合适的角度阈值,进行选定矿物的填图。2、在编程并实现经典的RXD算法的基础上,针对项目实际需要,改进出新的异常探测算法,并探究其使用可行性及优势。对实验区进行异常检测,并划分出一二级异常区,最终确定出异常区域。3、实现正交、斜交ICA算法,并使用研究区的数据进行实验。研究ICA算法针对植被区Hyperion数据的提取技术流程,并使用该技术流程对黑龙江多宝山植被覆盖实验区进行了弱信息提取。并且比较了 ICA、光谱角、RX在这一实验区的提取结果。