我国是矿产资源消耗大国,未来二十年内,已探明的矿产将难以满足经济发展的需求,利用遥感手段找矿由于其快速高效的特点受到很多学者的重视。文中以山西省平朔市紫荆山区为研究区域,选择光学SPOT影像和SAR影像作为数据源。主要进行了以下研究：(1)光学影像和SAR影像的预处理,为充分保留SAR影像的纹理,通过E(I)、等效视数、边缘保留程度等标准分析对比了Frost、Lee、EnhanceFrost、Mean等不同的方法,选择了滤波效果较好的Lee方法用于后续的实验。(2)光学影像和SAR影像的配准,分析了传统SIFT(尺度不变特征转换)配准方法的优缺点,通过局部特征点匹配的方法改进了SIFT配准方法,在配准的准确性、精确性、时效性等方面都有了大幅提高。(3)光学影像与SAR影像的融合,分析了HIS融合、主分量变换融合和Brovey融合方法在色彩和光谱畸变方面的缺点,为了克服这些缺点,对传统的Brovey融合进行了改进,并通过光谱扭曲程度等标准对各种方法的优劣进行了评判,结果以改进的Brovey融合效果最好。(4)找矿信息的提取和分析,分别采用不同的方法对线性和环状的找矿信息进行增强和解译,采用分类的方法提取植被异常信息,并通过缓冲区和叠加分析,降低了单一找矿信息的偶然性,提高了找矿靶区的准确性和可靠性。