多光谱遥感影像作为大幅面、多波段的对地观测数据，包含了丰富的光谱反射和辐射信息，为地物识别和判读提供了细致的诊断性依据，是地理信息系统和3S集成应用系统的重要基础数据。随着航空航天技术、传感器技术的飞速发展，人类可以更加方便快捷地获得大量对地实时观测数据，并将其广泛应用于各类地物、地貌和地质监测与规划等应用中。对地观测数据的急剧增长使遥感影像的快速浏览和高效检索成为一项繁琐、艰难的工作，甚至在一定程度上严重限制了遥感影像的共享与应用。基于内容的图像检索(CBIR)技术试图在计算机理解图像内容的基础上实现图像数据的合理组织和符合人类感知习惯的查询检索，为多光谱遥感影像的管理和检索提供了新的发展思路。然而多光谱遥感影像描述的地物光谱信息丰富、种类繁多、位置关系复杂、主题内容不明确，其视觉信息提取和数据组织方法与应用于普通图像、医学影像的基于内容检索系统有着较大差别。本文针对遥感影像特征提出了一套行之有效的CBIR系统技术方案，在影像自动分割、地物特征提取与匹配、高维视觉索引和数据存储模型等关键技术上提出了具有实用意义的创新，本文所讨论的各项关键技术可广泛应用于遥感影像的计算机辅助判读、地物识别、动态目标跟踪、灾害和变化监测等领域。本文的主要内容包括：①系统归纳和分析了目前CBIR国内外研究现状和主要科研成果，总结了其中所涉及到的各项关键技术，分析了遥感影像区别于普通图片、医学影像的不同之处以及由此带来的基于内容检索技术实现过程中的难点，并指出了解决问题的出发点和方法。②指出光谱纹理是多光谱遥感影像描述地物之间区别的重要视觉特征，是遥感影像自动分割最值得依赖的地物本质性特征。重点总结分析了当前基于多尺度小波和马尔可夫随机场模型(MRF)的纹理特征表达方法和遥感影像自动分割实现，并指出了其中存在的不足。为了兼顾像素之间和波段之间的光谱变化规律，将MRF模型应用于多光谱遥感影像的光谱纹理描述，通过实验分析，指出了有效的MRF模型光谱纹理特征描述方法。在此基础上，利用四叉树影像划分方法提出一种以检索为目的的遥感影像自动分割和地物对象一致性光谱纹理特征提取方法。针对纹理特征提取与纹理一致性假设存在的矛盾进一步提出利用主成份分析法(PCA)提高分割效率的方法。③详细总结了各类基于形状的图像检索技术，在分析各种对象形状特征描述方法特点和不足的基础上，指出区域形状描述方法相对于轮廓形状描述方法更适用于遥感地物对象。根据遥感影像光谱纹理自动分割结果的特征，在格网形状描述方法基础上提出一种采用特殊采样和编码方法的区域形状特征描述和相似性查询方法。该方法具有良好的尺寸、平移、旋转不变性，而且具有较高的特征提取效率和较大的特征压缩比，并利用实验充分验证了该方法的可行性和形状对象检索效率。④概括总结了应用于高维数据集的向量空间索引结构和度量空间索引结构，通过理论分析指出度量空间索引方法是摆脱高维数据索引“维度灾难”的有效途径，适用于高维视觉特征的遥感影像快速查询。在详细分析金字塔技术(PT)和iDistance索引机制和适用范围的基础上，将这两种优秀的度量空间高维索引方法结合起来，提出了一种能够根据高维数据分布特征进行空间划分的度量空间高维索引方法。该索引能够在一次查询处理中同时完成针对距离和空间方位的数据过滤操作，实验证明具有较高的剪枝效率。⑤针对遥感影像的大幅面、海量性特征，结合本文提出的遥感影像自动分割策略，选择无重叠的四叉树分块作为多光谱遥感影像数据的存储管理基本单元。为了克服传统四叉树空间索引在处理大范围邻域查找时I/O次数多、查询效率低的不足，依据Hilbert空间填充曲线规则对四叉树空间索引进行改造，提出了针对非满四叉树分块的Hilbert空间填充曲线生成方法和分块影像数据组织策略。实验证明这种数据组织策略具有较高的空间聚集特性，在处理大范围遥感影像同质区域数据查询时，具有较高的数据访问效率。总结本文研究工作，主要贡献及创新点可概括如下：①提出了一种以马尔可夫随机场模型为基础的地物光谱纹理特征描述和提取方法，并在此基础上设计实现了以检索为目的的遥感影像自动分割方法。②提出以索引为目的的地物形状特征描述和提取方法，该特征描述具有平移、旋转和尺寸不变等特性，而且抗噪能力强、相似性匹配计算简便。③提出了一种能够充分反映数据分布特征的度量空间高维索引结构，可高效处理高维数据的k-NN查询，该索引结构广泛适用于具有空间聚集特性的高维数据集。④提出了以图像分析为基础的遥感影像组织策略，并利用Hilbert空间填充曲线特征对传统四叉树空间索引进行改进，有效提高了同质纹理区域和空间相邻地物影像的数据访问效率。文章在结论部分指出需要进一步深入研究的问题。