金属矿化作用和油气微渗漏作用常伴随或引起上覆岩石、土壤以至植被中的矿物、化学成分、地球化学场和自然景观及它们相应的波谱特性发生变化，如伴随成岩成矿的热动力作用和地球化学过程的粘土岩化、碳酸盐化、黄铁矿化、硅化等矿化蚀变和地球化学晕；油气藏的烃类物质的微渗漏作用使地表物质发生的退色效应和油气微渗漏蚀变；植被的金属中毒效应等。在遥感图像上形成与周围物质或景观不同的色调特征，称之为“遥感色调异常”，应用图像处理方法，分析、识别和提取这些异常信息，是遥感找矿的重要途径之一。针对TM图像或以TM为主的多光谱图像，国内外发展了一系列增强、识别和提取异常的数据处理方法（王润生等，2002）。
图8-4 常见矿物的反射波谱曲线
图8-5 青磐岩化主要矿物的反射波谱曲线
图8-6 方解石和石膏的近红外光谱曲线
（一）波段比值
比值是增强和提取色调信息常用的有用方法。从TM图像中能提取的蚀变类型主要有：①铁的氧化物、氢氧化物和硫酸盐矿物，包括褐铁矿、赤铁矿、针铁矿和黄钾铁矾。由于紫外部分的强烈吸收，这些矿物的波谱在TM1，2，3区间上升梯度很陡，另外一个特征是TM4 波段范围内（0.8～0.9μm）有较强的近红外吸收带。黄钾铁矾在2.2μm左右（TM7）还存在有羟基矿物的强吸收谷；②羟基矿物，包括粘土矿物和云母；③水合硫酸盐矿物（石膏和明矾石）和碳酸盐矿物（方解石和白云石）。后两类矿物在TM7波段都有较强的吸收谷，吸收谷的具体光谱位置和强度各不相同，对矿物种类具有鉴定意义。由于TM波段的带宽太大而无法在图像上对逐个矿物加以区别。但是，不同类型矿物的波谱曲线的变化趋势很不相同，为用比值方法增强和提取这些蚀变信息奠定了物理基础。
识别热液蚀变常用的有效TM波段比值主要有：
TM3/1，用于识别褐铁矿（赤铁矿和针铁矿），在图像上，赤铁矿呈暗色调，针铁矿呈亮色调。
TM5/4，用于区分植被与无植被覆盖的土壤和岩石，植被呈暗色调。用以区分不同种类的特征矿物：云母和黄钾铁矾的TM5/4≫1.0，水合硫酸盐矿物（明矾石和石膏）的TM5/4≪1.0，而碳酸盐矿物和粘土矿物的 TM5/4≈1.0。由于铁氧化物和氢氧化物晶体场在4 波段（0.8～0.9μm）的吸收带，TM5/4还可以识别褐铁矿化，含铁矿物（特别是赤铁矿）含量越高，比值越大。
TM5/7，识别含羟基矿物、水合硫酸盐矿物和碳酸盐矿物。由于这些矿物在2.2μm附近的吸收谷，它们的TM5/7值很大，在图像上呈亮色调。但是，植被TM5/7的值也很大，需用其它方法加以区分。
TM7/4，可用于区分不同种类的特征矿物，云母的TM7/4≫1.0，水合硫酸盐矿物（石膏和明矾石）的TM7/4≪1.0。
TM3/4，植被TM3/4的值很小，是识别植被常用的波段，并可用来区分褐铁矿化岩石。
彩色合成图像可在一张图像上显示多种信息，有利于研究不同异常的空间分布与空间组合，而且，彩色图像较黑白图像更易于区分微小的差别。好的合成图像应该尽可能显示多种蚀变异常信息，并将其与植被明显地区分开来。最常用的比值合成图像有：
TM5/7（R），TM3/1（G），TM3/4（B）；
TM5/4（R），TM3/1（G），TM7/5（B）；
TM5/4（R），TM4/3（G），TM5/7（B）。
上面常用最佳比值合成都是比值5/7（或7/5），3/1，3/4（或4/3），5/4四个比值的不同组合，从上面列出的各个比值的作用明显可以看出这些比值合成方案的考虑。在这一合成图像上，赤铁矿和针铁矿为绿至青色；黄钾铁矾呈黄至白色；含羟基矿物、水合硫酸盐矿物和碳酸盐矿物呈品红色；植被呈红色。
在实际应用中，仿照归一化差值植被指数（NDVI）的做法，经常用两个波段的“和差比”构造一些复杂的比值，进一步扩大波段之间的差别，并对其归一化，仿照植被指数，称它们为“归一化差值矿物指数”。对于TM，常用复杂比值有：
TM（4-3）/（4+3），植被指数；
TM（3-1）/（3+1），褐铁矿化（氧化铁）指数；
TM（5-4）/（5+4），氧化亚铁矿物指数；
TM（5-7）/（5+7），含羟基矿物指数。
（二）主成分分析（KL变换）
主成分分析（PCA）是根据图像的统计特征确定变换矩阵对多维（多波段）图像进行正交线性变换，使变换后新的组分图像互不相关，并且，把多个波段中有用信息尽可能地集中到少数几个组分图像中。主成分分析是一种常用的图像特征选择和增强方法，被广泛应用于图像编码、数据压缩、图像增强和变化检测中。
几种有用的TM和ETM波段选择主成分分析：
TM1，4/3，TM5，TM7的主成分分析，以区分蚀变和未蚀变岩石。比值TM4/3的作用是利用植被发育状况信息（植被指数）区分植被和蚀变岩（马建文等，1994）；
TM1，TM3，TM4，TM5的主成分分析，增强铁氧化物信息；
TM1，TM4，TM5，TM7的主成分分析，提取含羟基矿物信息；
TM1，TM3，TM4，TM5，TM7的主成分分析，区分高岭石-伊利石、石膏等不同的粘土矿物。
TM3/1和TM4/3的定向主成分分析用以区分针铁矿、赤铁矿和植被。在TM3/1图像上，赤铁矿呈暗色调，针铁矿呈亮色，但受植被干扰严重；在TM4/3上植被呈亮色调，而褐铁矿色调较暗。在定向主成分分析的DPC1上，针铁矿较亮，赤铁矿较暗；植被在DPC2上取高值，可与无植被区较好地区分开来（Fraser，1991）。
TM4/5和TM5/7的定向主成分分析用以区分含羟基矿物和植被。在DPC1上，含羟基矿物和植被都为亮色调；但在DPC2上仅植被取高值，从而将两者予以区分（Ruiz-Armenta，1998）。
（三）色度空间分析
在由亮度、色调、饱和度定义的色度空间中，亮度表示颜色的明亮程度，它决定于物体反射辐射度；色度是光线平均波长所引起的人的视觉特征，取决于光线的光谱组成和物体反射辐射的主波长。饱和度是颜色的纯度，决定于物体反射辐射的光谱选择程度。亮度、色调和饱和度作为3个互不相关的物理量，可以准确地定量描述颜色的视觉物理特征，是地物分类识别有效的标识参量。对遥感图像而言，亮度I除了与地物的反射辐射特征有关外，受地形因素的影响很大（照度不同）。而色调和饱和度图像主要反映了地物的谱波信息，是与地物本身特性有关的物理量。因而，在IHS空间可更有效地提取和描述色调异常特征。色度空间分析在多光谱色调异常分析中的作用主要如下。
将亮度、色调、饱和度图像作为一种特征，直接用于提取色调异常信息。如秦小光（见王润生等，1992）和刘建国（Liu et al.，1990）等利用色调合成图像消除地形影响，增强地物的波谱特征，用于区分不同的岩性和蚀变带；
在亮度、色度和饱和度空间，对饱和度或色调图像作去相关扩展；
以亮度、色调和饱和度这3个互不相关且物理意义明确的物理量，对异常作定量描述，进行异常的划分、分级和分类。
用于多种方法提取结果的融合，或提取结果与背景图像的融合。
（四）引入高光谱或甚多谱段的数据处理方法
近年来，一些主要用于高光谱数据或甚多谱段的信息处理方法，如噪声调节主成分变换（NAPC：Noise-Adjusted Principal Components Transform）（Lee et al.，1990）或最大噪声组分变换（MNF：Maximum Noise Fraction Transformation）（Green et al.，1988）、光谱角制图（SAM：Spectral Angle Mapping）等方法也被引入到多光谱的异常提取中，并取得了一定的效果。
光谱角（Spectral Angle）是对地物光谱波形相似性程度的一种度量（Kruse et al.，1993），它将每条光谱都视为谱段空间的一个矢量，通过计算测量光谱和参考光谱矢量的夹角θ来确定两光谱间的相似性程度，其矢量夹角越小，则表明测量光谱与参考光谱相似程度越大，测量光谱所代表的物质与参考光谱物质的性质相同或相近。光谱角对于乘性干扰具有较好的抗干扰性，不受照度等变化的影响。
在多光谱光谱角遥感异常提取中，参考光谱可选用典型光谱、地面实测光谱或像元光谱。像元光谱曲线是指由图像像元各波段像元值构成的折线。由于多光谱的光谱分辨率一般较低，且一般不作辐射定标和大气校正，用典型光谱和地面实测光谱一般效果较差。用像元光谱作光谱角分析是计算图像中每个像元光谱与已知异常区域（已知的矿床、矿点或蚀变带）像元光谱之间的夹角，度量它们之间的相似程度，因此实质上是一种监督分类方法，只不过它仅考虑像元光谱曲线形状的相似程度，而基本不考虑其绝对值的大小，而且每次仅考虑与种子像元的相似程度，而不考虑是否还与其他像元相似。