随着航空和遥感技术的迅速发展，人们可以获取大量的遥感数据，在国民经济建设的各个领域发挥着重要作用。如何合理有效地管理和使用这些数据是目前亟待解决的问题。利用现代计算机数据库技术存储、加工、提炼和管理海量数据，建立适合遥感图像目标识别的目标特征库，在目前和将来的目标自动识别应用中具有重大意义。 本文首先介绍了图像处理和目标特征库的背景和现状，对图像识别中的统计模式识别方法、结构语句识别方法、模糊集识别方法、神经网络识别方法的原理进行了说明，分析了特定目标一机场跑道的特点及常用识别方法的优缺点；然后介绍特征分析和提取的核心技术和方法，分析了基于空间频率方法、共生矩阵方法和纹理能量法的纹理特征提取方法以及基于傅立叶描述子和边界矩的形状特征度量方法，并应用具体的实例进行了说明，在此提出了基于纹理特征分析的道路和桥梁目标识别方法。针对目标特征库的设计，本文介绍了由原始图像库、先验信息库、局部图像库和目标特征库所组成的目标知识库的建立，分析了由外模式、模式和内模式结构组成的数据库系统的三级模式体系结构，说明了特征参数的选取及特征数据的存储与检索方法，提出了可更新的图像检索方法，该方法通过用户的反馈结果来更新特征库，有效地提高了检索的准确性。论文最后在World Wind软件开发平台下，利用机场特征库，实现了面向机场目标识别的特征库应用，准确、快速地指导了机场目标的识别。 显然，在遥感应用领域不断扩大和深入时，本文所研究的面向特定目标识别的目标特征库，从粗到细，从简到精，从手工到半自动到全自动，可以高效地指导目标识别，在环境监测、灾害预警、城市规划等中将有广阔的应用前景。