该文首先介绍了遥感相关的一些概念,以及该文所用遥感图像来源及其特点.根据遥感图像自身的特点,我们选择了提取遥感图像中的图像轮廓和纹理特征进行多源遥感数据库的检索.在提取多源遥感图像基于形状轮廓特征时,首先对图像进行预处理.图像预处理包括:主成分分析、图像分割和图像过滤.通过主成分变换把多波段信息集中到一个波段上,图像分割是通过图像直方图所确定的阈值对图像进行分割的,分割出图像的子区域;通过图像过滤去掉比较小的区域,筛选出主要区域.提取主要区域的矩特征,作为索引,并根据待搜索图像的矩特征对多源遥感数据库进行检索.实验证明:在搜索具有明显形状轮廓的遥感图像时,效果比较理想,算法简单,搜索速度比较快.为了弥补基于形状轮廓进行检索的不足,使检索适用于更多遥感图像,又提取了多源遥感图像的纹理特征.该文是使用共生矩阵的六个特征来表示图像纹理特征的.在检索时采用了把各波段相加,使信息集中,并把高分辨率图像通过重采样使其与数据库中的最低分辨率的图像具有相同分辨率.并把图像的灰度级标准化为0~63,来减少计算量,对图像进行分块,计算各个子块的四个灰度共生矩阵的六个特征表示图像的纹理特征.通过使用纹理特征在多源遥感数据库中查找同区域的多源遥感图像,来验证使用共生矩阵特征表示纹理的可行性,在此基础上对在多源遥感图像中提取特定区域进行了研究,在这两方面的基础上进一步研究了使用纹理特征如何在多源遥感数据库中检索与待搜索图像包含共同区域的遥感图像,并为提高检索速度,进一步提出提高检索速度和性能的检索方案的改进设想.文章最后介绍了基于形状轮廓和纹理特征的多源遥感数据库检索系统的设计和基本构架,并提出了进一步改进的设想.