多源遥感影像融合中，通常不同地物区域对光谱特征和空间细节信息的要求有所不同。针对该特点，提出了一种 IR(自适应半径搜索 )显著性分析模型，实现了对多源遥感影像显著性区域和非显著性区域的识别与划分。结合 HIS与小波变换融合算法，提出了改进的自适应平均梯度加权 HIS融合方法，实现了对道路、农田、居民区等显著性区域的融合，更好的保留了其丰富的空间细节信息；同时提出了 HIS+WT变换的融合方法，实现了对山地、林地等非显著性区域的融合，保留了较多的光谱信息。以此实现了分区域的自适应遥感影像融合。实验结果表明，本文方法能够使融合后的遥感影像既能保持较高的空间细节表现能力，又能很好地保留其光谱信息。对农业科学、森林规划以及今后森林遥感影像分类、识别等研究提供了一定的理论基础与应用价值。