云南昭通毛坪铅锌矿是我国滇东北铅锌成矿带的重要组成部分,对本区的遥感构造及蚀变信息进行提取研究具有重要意义。本文依托“昭通毛坪铅锌矿床深部及外围隐伏矿找矿预测与增储研究”及“矿产资源远程预测评价技术在滇东北矿集区的应用”,围绕利用遥感技术提取昭通毛坪铅锌矿构造及蚀变信息,结合区域地质应用多种遥感提取与统计方法并且重点将分形理论与方法应用于研究区的遥感构造及蚀变信息综合提取分析,并对研究区多光谱遥感影像上构造及蚀变信息的不同提取技术方法进行对比研究。本次研究利用Landsat-7ETM+影像、Landsat-8OLI影像以及ALOS影像,通过研究、分析、总结前人资料,在对研究区地层、构造、岩浆岩、围岩蚀变更深入认识的基础上,采用多种技术方法对研究区遥感构造及蚀变信息进行提取与分析,运用线性构造直方图分析,线性构造等密度、等强度、交点密度分析,线性构造方位异常度分析,并引入基于分形的构造信息分析方法；对蚀变信息的提取与分析采用波段比值、主成分分析(PCA)、二次主成分分析、光谱角填图(SAM)同时还引入分形理论与方法对研究区的遥感蚀变信息进行提取,并且对比分析了各种技术方法在研究区遥感构造及蚀变信息提取、统计上的优劣,总结出一套适合研究区的遥感构造及蚀变信息提取技术方法。论文的主要研究内容及成果如下：1.分析研究区线性构造解译标志,根据线性构造特征对遥感数据进行预处理,提取研究区线性构造信息。2.基于遥感构造的若干定量分析方法(线性构造等密度图统计、线性构造方位异常度图分析等)及引入几何分形理论对研究区构造信息进行定量分析,并与传统遥感构造定量方法对比研究。研究表明：1)区内线性构造普遍发育,线性体集中区在空间上呈NE、NW向分布,区内线性构造主要优势方位为40°～80°范围左右,异常方位主要为130°-140°、170°-180°范围左右。2)通过对该区进行分形研究得到区内总体线性构造分维值为1.2811R2=0.983,表明研究区线性构造具有分形特征,其分形结构具有良好的统计自相似性。3)通过对研究区内不同方位线性构造的分形研究发现,NE向构造为该区的最主要线性构造(分维值为1.1315),且DNE>DNW>DEW>DsSN、NE向线性构造分维值高于其他方位；研究区线性构造非异常方位和异常方位也都具有分形特征,并且非异常方位线性构造较异常方位线性构造复杂,活动性强,分维高值区大致沿NE向及NW向呈带状分布。4)研究区线性构造分形统计结果与毛坪铅锌矿区构造空间展布相一致。3.研究各种遥感蚀变信息提取方法(波段比值法、主成分分析法、二次主成分分析法、光谱角填图法等),引入分形理论与方法对研究区的遥感蚀变信息进行提取,对比评价蚀变异常信息提取结果,总结不同方法提取蚀变信息的差异。研究表明：1)研究区蚀变信息具有统计上的分形特征,背景及不同级别异常都具有较好的线性拟合关系,蚀变信息拟合直线的拟合度都在0.95以上,且分形方法确定异常限要比传统的门限化方法选取蚀变阈值更为准确。2)通过分形方法对研究区不同级别铁染异常的划分发现,分维值D-级异常>D二级异常>D三级异常,即分维值与异常级别存在一定的正相关关系,即分维值越大蚀变异常级别越高。3)研究区蚀变信息也存在空间上的分形特征,即铁染蚀变信息在尺度为240m-30m的范围内具有较好的线性拟合关系；研究区分维值位于0.1～1.9范围内且分维值与蚀变信息存在一定的相关关系,即分维高值区与蚀变信息浓集区相一致。4.通过对研究区多光谱遥感影像上构造及蚀变信息的不同提取技术方法进行对比研究,总结出一套适合于研究区的遥感构造及蚀变信息提取的技术方法。研究表明：1)研究区基于分形方法的构造及蚀变信息提取与分析明显优于其它方法,但其它方法的提取分析结果可以对研究区构造及蚀变异常区域的综合分析起到参考作用。2)对研究区内构造及蚀变异常区域的综合分析得出,区内林家坪、朱家营一带存在构造及蚀变信息的多级异常。