针对光学遥感在中高植被覆盖区难以直接获取地表信息的问题,利用对植被具有一定穿透能力的微波遥感,来提取斑岩型铜矿的遥感找矿信息,并以此建立基于SAR数据的斑岩型铜矿遥感找矿模型。本文首先讨论了线性特征的描述模型,利用线性体和环形体对SAR图像上的线性特征进行描述,对其背后的地质意义、视觉意义和统计意义等进行了阐述,并总结了一些线性特征的统计方法;其次改进了SAR图像的边缘检测方法,设计了线性特征的提取流程,并编程实现了线性特征提取程序;然后利用该程序提取了SAR图像的线性特征,并对线性特征提取结果进行分析,从中挖掘出了许多有意义的找矿信息;最后根据找矿信息,初步建立基于SAR数据的半定量的斑岩型铜矿遥感找矿模型。本文基本的研究方法是:首先从典型矿区中选出一些研究样本进行研究;然后利用研究结论,总结出模型指标,构建起遥感找矿模型;最后利用研究区其他典型矿区,对遥感找矿模型进行验证。本文的创新性成果主要是,基于ROEWA算子改进并开发了一种SAR图像边缘检测算法IROEWA&NMS,在保证边缘形态和边缘定位精度的前提下,虚假边缘得到有效的抑制,使得SAR图像的边缘检测效果得到了很大的提升。此外,基于前人在计算视觉方面的研究成果,把视觉表象的计算理论结合到发展遥感辅助/自动解译的技术上,开发了一套能够从遥感图像上提取线性体和环形体的应用程序。这套程序也为本文后续进行找矿信息研究时的数据处理,提供了技术支持。