地球上的不同地区，具有各种不同的物理、化学和生物学特征。所谓全球变化正是由千姿百态区域变化构成的。遥感技术是区域和全球变化研究中的重要手段，热红外遥感信息的时空变化是理解区域环境变化的重要信息。　　遥感数据可获得性和可用性的提高促进了遥感技术的应用和普及。本文以现阶段全球及区域研究应用中经常使用的NOAA/AVHRR数据为主要研究对象，提出了一种NOAA/AVHRR用于区域研究子区提取的快速方法，对浙江省所在区域96/7-99/7年的NOAA/AVHRR的日数据进行了分析处理。对常用的模糊聚类算法进行了改进，通过引入指标权重，不同质量的数据赋予不同的指标权重，使之适用于低质量的NOAA影像。提出了基于曲线的距离和相似度的广义归一化距离作为类似度。该算法在C++语言实现后的应用程序，对NOAA/AVHRR多时相的数据所构成像元级的时间序列进行聚类，克服了不良数据的影响，提高了聚类精度，扩大了算法的应用范围。　　小波变换具有数学显微镜特点和频域带通特性。在遥感图像处理中引入连续小波变换，通过对二维连续小波变换（墨西哥帽小波）算法分析和程序实现，结合地物类型分布图，对NOAA/AVHRR影像的4波段数据进行信号场结构的提取和尺度分析。结果表明，在小尺度下连续小波变换系数显示不同地物类型、相对差异、位置及形状等信息，可用于作细致分析;而在大尺度该系数则主要表现了由水陆、地貌导致的地域差异，可用于概貌观察。不同时相数据的大尺度分析对比，还体现了空间格局和变化趋势。根据小波变换系数确定的不同地物类型的尺度曲线反映了不同地物的影像信号强度和相互影响，而过零点位置的变化反映了信号的突变。认为，小波可以作为一种新型的手段对区域环境相关的热红外遥感数据进行深入分析与综合。　　通过对比分析同一地区NOAA/AVHRR影像4波段的数据和Landsat/TM影像的6波段数据的小波变换结果，认为小波变换的结果可以作为不同遥感数据尺度定义和比较的一个衡量工具。对比不同小波变换尺度上影像信号场的结构，可以确定两种来源的遥感影像热红外数据的影像尺度上的数值关系。即在二维连续小波变换下，NOAA影像的小波变换尺度为2、4的信号场结构等同于ETM影像小波变换尺度为大致为80、160的信号场结构，且依次类推。不同时间的同类影像在不同小波变换尺度下具有对应的信号场结构。　　地理信息系统在遥感应用研究中的重要性是不言而喻的。笔者从实际工作的应用出发，结合开放源码项目的资源，开发了一个可用于研究工作的地理信息系统。