遥感数据处理是将从遥感器获取的信号转变为数据，再从数据到信息，从信息到知识，是对遥感器获得的信息进行数学变换、信息增强、特征识别等一系列加工处理的操作。

19世纪摄影技术一经问世，人们就有了进行图像处理的概念。1957年第一颗人造地球卫星成功发射，遥感数据获取方式从地面、航空拓展到航天卫星平台，遥感数据量和处理需求迅速增长，推动了遥感数据处理技术的发展。20世纪70年代以来，随着摄影测量理论的发展，航空航天技术和计算机技术的进步，遥感数据处理技术经历了从起步、试验、示范到快速发展的过程。21世纪初，遥感技术应用几乎遍及了社会经济的各个领域，遥感数据处理技术的研究更加深入，应用更加广泛。

遥感数据的处理方法从最初的光学方法发展到以计算机为工具的数字化处理方法，作业方式从人工处理到人机交互处理，再到计算机自动处理，工作效率和精度大大提高。面对海量卫星数据的处理需求，遥感数据的计算机自动处理正在由单机作业向并行化、集群计算的处理模式发展，许多国家研发了大型的集群处理软件平台，中国也开发了能满足专业处理需求的遥感数据集群处理平台。

遥感数据是传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息的记录。电磁波辐射能量在传输过程中，由于受大气层及地球曲率、自转、遥感器平台姿态等因素的影响，被记录的辐射特征、几何特征会与实际地物特征不一致。遥感数据处理就是通过建立图像传输模型及采用共线方程等数学方法，对原始畸变的遥感数据进行处理，使处理后的遥感数据所反映的光谱特性更接近地物的真实情况，便于后续的遥感图像解译与分析。

遥感数据处理的目的是：①消除各种辐射畸变和几何畸变，使经过处理后的图像能更真实地表现地物。②利用增强技术突出目标地物的影像特征，使之易于区分和识别。③利用分析、分类等技术提取目标地物的特征信息，或进行地物类型的划分。

遥感数据处理包括图像处理、图像分析和图像理解3个方面的内容。①图像处理。图像处理的基础是图像变换。图像变换是把图像从一个空间加工变换到另一个空间的过程，着重强调图像之间的变换，其目的是提高视觉质量、提高图像精度、突出专题信息等，是对图像本身进行的运算处理。图像处理的主要内容包括大气校正、辐射校正、图像复原、几何校正、图像配准、投影变换、图像融合、图像增强、图像镶嵌、图像分幅、图像整饰、图像分析、图像理解等。②图像分析。是对图像中感兴趣的目标进行检测和量测，把图像通过数值、符号等方式进行描述和分析，包括按一定的理论模型所进行的辐照度、反射率、发射率、陆面温度、生物量、植被指数等定量指标的计算，以及图像的分割、分类、信息提取等。③图像理解。图像理解是以图像为对象，以知识为核心的理解。是在图像分析的基础上，结合专业知识和经验，进一步研究图像中各类目标的性质及相互关系，得出对图像内容的理解及对客观场景的解释。图像理解处理过程和方法类似人类的思维推理，包括基于区域和全局的特征提取、基于图像预处理和反馈学习的人机交互、支持向量机等基于统计学和概率学的机器学习方法、基于外部信息的方法等进行的特征提取和信息理解。

随着计算机技术的发展，早期的遥感图像模拟处理方法已基本被数字处理方法所代替。遥感数据数字处理是以电子计算机为操作平台，通过软件系统或编程语言，按预定的目标对遥感原始数据进行处理。电子计算机具有操作简单灵活、处理速度快、精度高、可重复性好等特点，是各领域处理和应用遥感数据的重要工具。遥感数据数字处理包括计算机自动处理和人机交互处理两种方式，需通过专业处理软件和特定算法完成。已获得广泛应用的专业处理软件主要为自主开发的遥感数据数字算法及系统、商业化遥感数据处理软件和基于商业软件对遥感数据的二次开发。