随着多种对地观测遥感卫星的发射成功，不同空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的遥感影像形成了多级影像金字塔序列，给诸多用户提供了从粗到精、从多光谱到细分光谱段的遥感对地观测数据源。如何将这些海量数据尽可能地作为一个整体来综合应用，从而充分、有效地提取各种类型遥感影像的综合信息，克服单一遥感影像信息不足的问题，即遥感数据融合技术，已成为当前遥感领域研究的热点问题之一，而对融合方法的质量评价，也吸引了众多学者的注意力。 本文着重研究遥感影像信息融合的一些关键技术，具体开展了以下几方面的研究工作： (1) 对多源遥感影像数据融合的基本理论、特点、层次结构、应用及发展现状和存在问题进行了较系统的总结。 (2) 分析了影像融合预处理中所涉及的关键技术，针对本文数据源的特点设计并实现了一套配准流程。 (3)重点归纳和分析了基于像素的多源遥感影像数据融合算法，将常用的算法分成两类，并对融合算法的计算效率、复杂度、适用范围、融合影像质量等进行了比较，为选择正确的遥感影像融合方法提供依据。 (4) 以突出遥感图像中的边缘特征为目的，将像素级融合影像与边缘检测算子相结合，对增强边缘特征的影像融合方法进行了初步探索，针对增强边缘特征融合影像缺少空间纹理信息的问题，研究了突出边缘特征融合的改进方案。 (5)在总结已有的质量评价指标的基础上，提出了影像灰度分布函数评价指标对融合影像进行质量评价，并建立了目视观察、客观评价及图形法评价为一体的评价体系。