矿产资源是一个国家发展的重要支柱。随着国民经济的发展,对矿产资源的需求也越来越大。遥感作为一门对地观测综合性探测技术,具有观测范围广、时效性强、成本低等优势,已广泛应用在地质勘探领域,有效地减少了地质找矿难度;尤其在一些自然条件恶劣、交通不便地区,对遥感图像进行信息提取在地质找矿中具有一定的优势。由于围岩蚀变常常伴随着矿体产生,提取遥感影像矿化蚀变信息作为一种找矿的有效途径,为地质工作者提供了可靠的找矿依据。传统遥感蚀变信息提取方法主要根据研究区典型矿物的波谱吸收和反射特征,通过反复比较选取波段组合来提取矿化蚀变信息。但是,通过经验模式无法全面考虑研究区矿物的波谱特征,同时,忽略了矿物之间存在的复杂共生关系。因此,本论文在对研究区地质背景与矿物波谱特征全面分析基础上,研究基于遗传算法融合主成分分析选取矿化蚀变最佳特征组合与蚀变信息提取。本论文首先结合区域地质背景与矿物波谱特征,建立多光谱遥感特征集合;然后,引入遗传算法,融合主成分分析定义矿化蚀变目标函数与适应度函数;其次,建立基于遗传算法的遥感矿化蚀变信息提取模型;最后,利用建立的模型选取遥感矿化蚀变最佳特征组合,实现多光谱遥感矿化蚀变信息高效提取。本论文以青海拉陵灶火地区作为研究区,Landsat-8 OLI作为数据源,通过波段运算融合原始的多光谱波段形成研究区多光谱遥感特征集合;结合研究区地质背景,通过充分考虑研究区内已知矿点蚀变信息量和均衡性,来定义矿化蚀变目标函数和适应度函数;运用遗传算法的寻优策略,融合主成分分析,进行适应度函数和遗传算子操作,选取遥感矿化蚀变最佳特征组合,提取研究区铁染和羟基蚀变信息。在实验验证方面,将基于遗传算法的遥感蚀变信息提取结果与基于传统波段组合的主成分分析方法进行比较分析,并将预测靶区与已知矿点进行验证。实验结果表明,与传统主成分分析法相比,运用本论文方法提取的遥感矿化蚀变信息与研究区的已知矿点吻合度较高。说明本论文所提出的基于遗传算法的遥感矿化蚀变信息提取模型的有效性,为矿产勘查及成矿分析提供了新方法与新思路。