遥感作为一门年轻的边缘学科，涉及到空间科学、信息科学、地球科学、生命科学等诸多学科。每个学科的最新成果会促进其他学科的发展。将信息科学领域的最新成果与遥感信息提取的发展的需求相结合，为遥感信息处理提供新的信息提取思路和方法，具有重要的现实意义和实用价值。　　 论文在总结岩矿光谱的机理、高/多光谱岩性信息分离、人工免疫原理在遥感中的应用现状基础上，对人工免疫遥感数据信息提取的物理基础及数学原理进行了分析探讨，对其中涉及的关键问题的设计了一系列解决方案及可行性分析，研究了基于人工免疫原理的遥感信息提取模型的搭建与评价，选择低植被覆盖区和较高植被覆盖区进行了应用示范，并结合研究的地质资料进行了结果的验证与分析。论文在地面光谱的噪声滤波、光谱间的相互作用关系、遥感线性体提取、低信噪比卫星高光谱数据噪声滤波、遥感影像地物提取、遥感岩性信息的提取等方面，提出了一系列方法和方案，取得了以下成果：　　 (1)提出的光谱统快速傅立叶变换(Continuum Fast Fourier Transformation，CFFT)噪声滤波方法，利用光谱学领域的光谱统去除与提出的光谱统恢复技术，结合信号处理领域的快速傅立叶变换和噪声滤波器技术，进行白噪声滤除。为各种光谱，尤其是短波红外波段的噪声滤除提供了一种新思路，为基于光谱特征的矿物信息高精度提取技术提供了高质量的光谱。该种噪声滤波方法具有运算快速、参数调节方便、滤波效果好等优点，目前已在野外光谱测量与处理中的得到了大量的应用。算法同样对卫星高光谱数据具有较好的光谱维噪声滤波效果，同时也降低了高光谱数据空间维的噪声，对于提高卫星高光谱数据的信噪比，提高基于卫星高光谱数据信息提取的精度也具有重要的作用。　　 (2)利用模糊算法(Fuzzy Cluster)对地面光谱进行快速分类，根据光谱的形状等特征进行光谱预处理，针对的地面光谱的类别差异建立不同的光谱处理方法体系，对于提高大量野外光谱处理速度，量化光谱分析结果具有重要的意义。　　 (3)利用多尺度几何Contourlet系列方法进行遥感线性体的信息提取。Contourlet等在影像多分辨率、多尺度、局域性、方向性分解的强大能力，其独特的方向性分解功能可以实现任意方向捕捉影像中各个方向的纹理和线性体特征。将多尺度分解与其它的信息提取方法(纹理分析、分形原理等)结合，对于分解影像中的纹理和线性体等特征具有重要的作用，为遥感找矿中的线性构造特征的提取与分析提供了一种较好的途径。　　 (4)根据光谱的修正高斯分解(Modifled Gaussian Model)岩石或矿物样品光谱进行分解为一系列修正高斯峰。这些修正高斯峰的特征与样品的组成成分有着密切的联系，进一步挖掘修正高斯峰特征与样品成分的关系对于基于光谱的组成成分定量反演具有重要的作用。受人工免疫网络的抗体与抗体、抗体与抗原之间的激励与抑制作用的启发，通过对端元光谱和混合光谱进行MGM分解，研究了端元光谱与混合光谱之间的激励与抑制作用，对于分析紧致混合的样品光谱之间的作用关系同样具有重要的作用。　　 (5)基于智能人工免疫独特性网络理论，利用光谱间的激励与抑制作用，开发了一个新的基于分区记忆模式的人工独特性网络(Regional-memory-pattern Artificial Idiotypic Network)模型，通过学习研究区已知地物光谱信息，发挥人工免疫独特型网络的激励与抑制原理和抗体动力学自组织自适应等优化功能，结合传统的遥感信息提取方法(主成分分析PCA，最小噪声变换MNF)等方法，进行遥感岩性信息的挖掘，均取得了较好理想的结果，并对小岩体信息具有较好的信息增强作用，这对于成矿异常区域的分析具有重要的作用和意义。　　 经过实践检验，本文提出的解决方案和方法，已经在新疆、贵州等地的遥感找矿过程中发挥了重大的作用，也说明了将信息领域的最新成果与遥感结合进行遥感信息提取的有效性和巨大的潜力。