遥感信息提取是对遥感影像上的地物特征进行综合分析、比较、推理和判断，提取出所需信息的过程，在以往的研究中遥感信息提取往往都是基于单遥感数据源进行，具有一定的局限性。相对于同一地区而言，不同空间分辨率、时间分辨率、波谱分辨率和辐射分辨率的数据源构成了“多源”的遥感数据;而不同传感器采集接受的数据进行不同的波段组合及融合，形成了“异构”的光谱影像。研究多源异构遥感数据的波段组合与融合对遥感数据利用率的提高，图像特征模糊性的降低，以及地物特征提取精确性的提升都具有现实意义。云南西双版纳州是我国天然橡胶种植的重要基地，由于州内地形复杂，植被种类繁多，采用遥感技术进行橡胶信息提取具有很高的时效性和便捷性，对于橡胶种植的时空动态把握也具有重要意义。　　 本文从多源遥感信息融合和遥感信息提取理论出发，依托多源异构的波段组合与融合技术与模型方法，选用研究区内2005年的Landsat ETM+和TerraASTER遥感影像数据进行光谱特征分析，在对波段信息特征进行量化对比和评价后，选择ETM+的451波段和ASTER的432波段与ETM+高空间分辨率全色波段进行融合;采用基于像素的多种融合方法进行影像融合和对比评价，得到的结论是ASTER432波段与全色波段进行HIS变换融合即保持了橡胶的光谱信息，也有空间分辨率的提高，具有最好的清晰度;对该融合后影像提取光谱、空间和纹理特征，结合辅助数据进行橡胶信息提取，采用面向对象的方法，建立分类规则实现了多源异构遥感数据源下的橡胶提取。最后得到橡胶的分类精度达到85.57％，地类的总体分类精度也比单数据源进行分类得到的精度高。　　 本研究利用多源异构的影像数据进行信息判读、识别和橡胶信息提取，实现了橡胶信息提取精确度的提升。在理论方面，多源异构的遥感信息组合与融合过程中采用的方法和技术试验，为橡胶等植被遥感信息处理及分类的理论和技术提供了一个有代表性的范例;在实际应用方面，该精度下的多源异构的橡胶信息可为研究区的橡胶产业及优化种植提供量化的数据基础，对于农业产业结构调整和优化种植具有现实意义。