研究地球表面各种物体电磁波辐射特性是遥感技术的一项极重要的基础，而对这些特性的提取和保存成为更加艰巨的任务，也是推动遥感技术发展必不可少的工作。用光谱信息实现地物识别与分类是遥感科学的一个重要研究领域，因此建立图像光谱数据库势在必行。目前，国内外的图像光谱信息提取大多是针对光谱成像数据，而从多光谱图像中进行图像光谱信息提取的相对较少。资源卫星图像光谱信息提取方法是为资源卫星遥感图像光谱数据库服务的，是针对我国自己的卫星，在已归档的标准数据基础上建立，方便用户对典型地物的分类和查询；是对以往数据的整合和积累；有利于在轨卫星的动态监测；有利于后继星的设计与改进；有助于帮助分析卫星接收数据质量的变化情况，也作为改进卫星状态的重要依据。图像光谱信息的提取是充实数据库内容的重要方面，该数据库是自然资源和地理空间基础信息库项目下的一个子库，是为电子政务服务的。　　 本论文根据资源卫星(CBERS)图像特点确定典型地物类别和数量，并制定了数据库相关标准规范；研究了图像光谱信息提取窗口大小的选择和如何获取图像光谱信息。并且利用CBERS大气订正软件，得到地表光谱与实际测量数据进行对比验证；研究了由该方法得到的图像光谱信息的主要应用领域，取得了较好的结果。同时，参与资源卫星图像光谱库建设，使本研究成果应用于工程项目。　　 资源卫星图像光谱信息提取结果，对比典型地物波谱数据库中的数据和实地测量数据，相对误差分别为15.05％和9.64％，利用该方法，可以正确的提取图像光谱信息，以充实图像光谱数据库内容；应用该方法得到的图像光谱信息进行多光谱图像的分类识别，对比最大似然法分类的结果，总体精度分别为92.40和88.41，Kappa系数分别为0.9034和0.8494，可见，直接采用图像光谱数据库数据进行图像分类识别，极大的减少了工作量，提高了工作效率，效果略优于其他方法，尤其降低了主观因素的影响，有利于高效的进行图像分类识别。