随着遥感、航测等诸多遥测手段的大规模应用，世界各国各行业获取的多源遥感影像数据量呈几何式激增，人类业已迈入海量大数据时代，如何组织管理这些数据为科学决策提供及时准确的信息支持，就成了图像挖掘和检索领域的研究焦点和难点。目前已有的研究成果在实际应用中仍存在一些明显不足，集中表现在：一是偏重检索技术的优化，不够重视或因数据海量性而放弃了对数据的预处理导致查询开销很大，查询结果不够丰富；二是关联规则的挖掘集中于文本信息上的语义联系或颜色纹理上的内容联系，还有个别应用试图将文本和内容整合在一起构建关联，但对多源遥感影像信息特有的空间关系特征考虑不多；三是检索系统的设计局限于“以字找图”或“按图索图”等图像检索领域的通用技术，鲜有综合多源遥感影像信息多属性特征的相关研究和应用。本文针对上述不足，面向影像检索，提出并论述验证了一种有效融合多源遥感影像数据文本描述信息、内容信息和空间信息的数据预处理技术——关联图模型及关联库构建技术。首先，采用元数据编目模型提取和组织多源遥感影像的名称、类别、获取平台、传感器参数等文本描述信息，颜色、纹理、形状等内容特征信息，地理坐标、覆盖范围等空间信息。继而，根据影像元数据信息采用改进后的经典算法预计算影像间的文本关联度，采用基于内容的影像关联规则挖掘技术预计算影像间的内容关联度，提出了一种有效判断影像空间拓扑关系、方位关系和距离关系的算法，预计算影像间的空间关联度，进而融合影像的文本特征、内容特征和空间特征，采用训练数据集思想给出不同属性关联度的置信权重，从而得出影像间归一化的整体加权关联度，将大于一定预设门限的影像用图模型组织起来构建关联库。最后，在关联图模型基础上，提出了整合影像多属性信息的检索算法和机制，将传统的遍历比对检索模式转变为对查询起点和关联子图的检索，有效降低了检索时间开销，提高了检索结果的丰富性，并搭建了原型系统，引入测试数据集对本文所提算法的可靠性和实用价值进行了充分验证。