科学技术正处在重大变革的时代,学科之间的相互交叉渗透和融合,正推动许多交叉性学科的产生和发展。将信息理论引入测绘遥感学科,对遥感的不确定性进行研究,是遥感认知领域的一个重要研究方向。研究表明,遥感对象和遥感过程具有的不确定性是客观存在的。如何定量地评估遥感成果的不确定性,建立遥感影像信息量与不确定性的统一量度方法,是本文所要研究的重点。本文基于信息论和概率统计的相关理论,围绕如何对遥感影像的不确定性和信息量进行度量为主线展开研究。主要研究内容和取得的成果如下：1.以信息论、光学信息论为理论基础,系统分析了遥感影像信息的信源、信道、信宿的特点,研究了影响遥感影像信息量各个环节和遥感影像信息不确定度的定量计算方法,提出了一套较为完整的遥感影像信息度量指标体系。2.从信息论的角度分析了遥感影像的信源特性,指出遥感影像是一种有记忆信源,符合马尔可夫信源的统计特征。影响遥感图像信息量计算的因素包括：灰度量化等级、噪声、几何畸变、信号间相关性等。分析了像元相关性和波段相关性产生的信息冗余,提出了在信息量计算中消除这两种相关性的方法。导出了遥感影像位置信息量的算式。3.分析了遥感影像中噪声的来源和特性,对“噪声疑义度”的概念进行了更深刻的阐述,提出并用试验验证了影响影像信息量统计的三类噪声计算方法。详细讨论了噪声疑义度的计算公式,用以度量噪声所减少的信息量。对遥感影像产生几何畸变的因素进行了分析,深化了“位移疑义度”的概念和度量公式,并通过实验加以验证。4.选取多源遥感影像进行信息量的计算与比较,得出了有意义的结论,从而证明了信息度量理论的科学性和合理性。同时,探讨了影像处理对影像信息量的影响,从信息论和信息度量的角度解释了一些常用图像处理方法的原理和作用。5.分析了影像压缩的原理,对现有的无损、有损压缩方法进行了回顾,指出影像压缩的实质在于去除相关性。依据遥感信息量统计规律,,提出了差分编码压缩方法。运用该方法对北京一号小卫星的多光谱数据和全色波段数据进行了无损压缩试验,取得了良好的效果。并专门针对卫星遥感影像数据,提出了分区预测差分编码压缩的建议。