随着矿山工业的发展，人们在获取巨大利益的同时，却面临着巨大的环境破坏压力。为了监测这种环境变迁，论文针对矿区典型地物进行了波谱特征库的构建和管理。地物波谱特征研究是现代遥感技术的重要组成部分，为了将实地监测的波谱数据作为后期波谱匹配和分析的标准数据，需要对实地观测的波谱数据进行入库前的质量控制和错误监测处理，本文运用内符合精度和盒须图的计算方法，并结合自主开发的一系列用于波谱可视化与分析的交互图形控件进行波谱数据质量控制。本文以植被的波谱数据为例阐述了波谱特征的一般参量，包括吸收谷值、吸收深度、吸收宽度、吸收面积、吸收波段、变程角、吸收面积对称性、吸收波段对称性等，以及这些参量的提取方法。此外本文还介绍了如何对提取的波谱特征参量进行入库操作，入库后进行波谱特征的更新，以及构建标准地物波谱特征数据库等。　　论文以新疆大黄山矿区为目标研究区域，为了最大程度的提高光谱数据的匹配运算效率，提出了一种基于典型地物波谱特征的波谱匹配技术。波谱匹配分为粗略匹配和精确匹配，粗略匹配是基于欧氏距离与多维向量夹角余弦的方法进行的，精确匹配是在粗略匹配的基础上，通过设置限差运用欧式距离、Aitchison距离、皮尔逊相关系数、矢量夹角余弦等方法实现的。运用基于波谱特征的粗略匹配和精确匹配使实测新数据的波谱匹配与分类更加高效。本文的关键技术，主要是以下几个方面:(1)基于Oracle数据库波谱特征数据管理技术(2)典型地物光谱数据入库前的质量控制技术(3)典型地物波谱特征提取前预处理和特征的自动提取、入库和更新技术(4)地物波谱数据基于波谱特征的自动分类、属性检索技术(5)基于GDI+自定义的光谱曲线绘制和交互技术，并利用GDI+进行特征提取结果图的绘制显示。