当前，遥感技术已当之无愧地成为获取地球信息的“主角”。然而，由于环境干扰、信息获取设备和处理设备的限制，遥感信息在传递过程中不可避免地带有误差，并将最终导致遥感影像的不确定性。遥感信息这一不确定的特性将严重影响了遥感的功能、效率和灵活性，制约着遥感信息产品化和实用化的进一步发展。鉴于上述问题和目前遥感信息不确定性分析“掐头去尾”的方法所存在的不足，作者主要从以下几个方面进行了研究:　　1提出从遥感信息传输机理的角度来分析遥感信息不确定性的研究框架。在此框架下辅以数据分析的方法，从影响遥感数据的各种因素的本源着手，找出各种对遥感信息影响的误差的特征和大小，最终综合各种误差，给出每个像元的不确定性信息;　　2建立遥感信息不确定性传递模型。在这里，地面目标-遥感原始影像的不确定性传递主要采用机理分析方法。遥感原始影像-遥感结果影像的不确定性传递主要采用机理和数据相结合的不确定性分析方法;　　3从机理的角度探讨了合成孔径雷达(SAR)信息的不确定性，重点讨论了SAR相位误差，位置误差和灰度误差三者之间的关系，阐明了它们之间循环引用的关系;　　4从数据分析的角度分析和探讨了遥感信息预处理的一个重要过程:遥感影像配准的不确定性传递，即当控制点存在误差的情况，如何削弱和控制误差传递。首先引入了一致校正最小二乘方法CALS(Consistent Adjusted Least Squares)并在此基础上提出的一个改进的方法。这类回归模型具有改正解释变量中的测量误差和跟踪回归模型中的误差传递的能力。这些特点是最小二乘回归模型OLS（Ordinary Least Square，是当前用于遥感影像几何校正的主要模型）所不具备的;　　5当输入分类器的原始遥感数据存在误差的情况，本文提出了解决途径;　　6提出用系统仿真和虚拟现实的手段描述不确定性可视化。一方面为了更好地描述和揭示遥感信息不确定性分析的理论结果，另一方面以利于用户更好地理解和使用遥感产品。