在遥感技术的实际应用中，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，须考虑对遥感图像数据进行压缩，从而可以减轻图像存储和传输的负担，使图像实现快速传输和实时处理。　　图像压缩方法有多种，本论文提出，采用分形图像压缩编码进行遥感图像压缩。分形图像编码方法自产生之日起就以其新颖的思想、高压缩比、分辨率无关性和快速解码等优点而广受世人的瞩目。本论文在第一章介绍了图像压缩的必要性和可能性，回顾了图像压缩的一些经典方法，接着介绍了分形编码的概念及其现状。分形编码的理论基础是迭代函数系统，接下来的第二章和第三章详细介绍了分形编码的理论基础-迭代函数系统，以及应用这个理论进行图像压缩的实现方法。　　图像的分形压缩算法具体有两种：固定分块的分形图像压缩、四叉树自适应分块的分形图像压缩。本论文研究了固定分块分形压缩的原理，并实现了具体的算法。由于固定分块分形压缩算法存在一系列的缺点，尤其是压缩时间较长，压缩比不够高，因此较难以投入实用。在固定分块分形压缩算法的基础上，本论文进一步提出了采用自适应分块的四叉树分形方法对遥感图像进行压缩，并实现了具体的算法。此算法克服了固定分块分形压缩方法压缩比不高、压缩速度慢、因块的大小和形状固定不变而缺乏灵活性等缺点。　　多光谱遥感图像具有很强的谱间相关性。在多光谱图像的压缩中，为了得到好的谱间去相关效果，就既要考虑去除谱间统计相关性，又要考虑去除谱间结构相关性。本论文将Y.Fisher的四叉树分割快速分形图像编码方法应用于多光谱图像压缩中，并做出相应的改进，以进一步提高编码速度。根据多光谱遥感图像的特点，本论文提出一种四叉树分块、匹配信息预存储及优先搜索匹配的快速分形编码方法。其基本思想是利用多光谱遥感图像的谱间结构相关性，进一步推断，多光谱遥感图像各波段图像对应区域的四叉树分块方式应有一定的相同度；而同样的区块所对应的匹配域块也应有相当的匹配度。通过算法的实现及实验证明，本论文所提出的方法对提高多光谱遥感图像的压缩比、缩短压缩时间有一定的作用。