本文选择托里西南部地区作为研究区,利用ASTER数据和ALOS数据进行分析提取该区域的遥感异常信息。首先,将ASTER数据进行预处理,包括几何精校正和降噪处理;为消除周边地区地物对研究区内遥感异常信息的影响,利用掩膜技术对ASTER数据图像进行了处理,再利用边缘增强技术,获取区内线性构造信息,最后选择最佳波段进行彩色合成,并与空间分辨率非常高的ALOS数据进行波段融合,结合已有的地质资料,提取了区内的构造信息;根据辐射统计特征,选择最佳波段组合,通过选取感兴趣区域确定监督分类的模板,经过反复评价监督分类模板,认为该模板已经基本上可以达到分类的要求时进行监督分类,再结合已有地质资料进行人机交互解译,提取研究区内的岩性信息;总结了大量前人研究的基础上,选择利用主成分分析法对研究区内的蚀变信息进行提取,包括铁染异常、羟基异常和碳酸盐化信息,主要特征蚀变矿物包括赤铁矿、针铁矿、黄钾铁矾、高岭石、蒙脱石、伊利石、绢云母、方解石、白云石、绿泥石和黑云母等,然后对异常信息进行级别的分割,分三级,融合铁染异常、羟基异常和碳酸盐化异常,最终得出研究区蚀变异常信息提取图。在此基础上,对比巴尔喀什成矿带的其它典型斑岩铜矿的遥感异常信息,对整个区域的遥感信息提取结果进行了总结,并对其野外进行了野外验证,效果比较令人满意。