多光谱系统利用不同物质间光谱特性的差异来实现场景内景物的分类、检测和识别。它可以同时利用图像的空间信息和光谱信息，具有单波段图像无可比拟的优势，近些年得到快速的发展。在环境监测、地质调查、矿物检测、水灾监控、病虫害监控等方面有着广泛的应用前景。本文在分析多光谱滤波结果统计分布特征的基础上，研究一种目标检测方法。　　 从统计混合模型出发，对多光谱图像线性滤波器滤波结果进行分析，认为其统计分布规律满足高斯混合模型。研究了基于EM算法的高斯混合模型的参数估计方法，并对线性滤波结果的概率密度曲线与高斯混合分布理论曲线进行了比较分析。　　 提出一种目标的检测方案。它先采用线性滤波器对获取的图像进行滤波处理，达到压制背景信息输出、保持目标信号输出目的。通过EM算法对滤波结果分布特征进行参数估计，再通过参数估计结果判断目标有无，最后确定检测门限判决目标。同时进行了相应的模拟仿真实验。通过改变目标数目、目标大小等来检验算法的检测性能和稳定性，并与传统的阈值法进行了比较。模拟结果表明，在检测大量弱小目标时，该方法具有一定的优点。　　 选取不同的背景及目标并拍摄实际地物图像，采用互信息方法对多光谱图像进行配准。提取目标信号的光谱信息，检测目标的分布特征，检测目标结果与实际跟踪情况对比，实验论证本文提出的多光谱目标检测技术的可行性及检测性能的稳定性。