遥感图像处理是遥感技术的核心内容之一。随着遥感图像处理技术的应用日益广泛和深化，遥感信息提取也日益成为一个热门研究领域。在区域地质的应用是遥感地学应用的比较成功的领域之一，但是目前对遥感地质信息的提取多依靠人工做目视解译，这无疑浪费了大量的人力物力。近年来，部分遥感领域学者提出了许多方法如主成分分析法、比值法、人工神经网络法，以及借助地理信息系统软件分类方法等，这对遥感地质学的发展无疑起了巨大的推动作用。遥感图像中地质体和构造信息的提取是遥感信息提取的主要内容，也是本文研究的重点。毛登地区的地质条件较为复杂，地表覆盖严重，传统的目视解译法在覆盖区的解译效果往往不佳。以往的研究数据多采用ETM数据，该数据的空间分辨率较低,无法满足1：5万区域地质调查的精度要求。故而本文采用ASTER和SPOT数据作为研究数据，通过主成分分析法对研究区的地质体信息进行提取；结合DEM数据与ASTER、SPOT数据进行构造信息解译。综合分析地质体与构造信息，绘制遥感解译图。由于研究区覆盖严重、可解译性差，因此本次研究除注重技术方法的先进性，还注重与野外调查相配合。在研究初期与验证阶段都进行了大量的野外调查工作，在很大程度上提高了解译目标的针对性和解译成果的准确性。本次研究成功区分地层与侵入岩；在构造提取方面也成功提取大、中、小三种规模的线性构造40余个。经野外验证，在地质体展布与性质解译方面较为准确，但界线等细节处理不够准确；构造解译准确率在60%以上。为1:5万毛登地区区域地质调查的踏勘和填图阶段提供帮助。