探索新的遥感图像融合方法，是遥感信息处理领域的前沿研究问题之一。本文将地统计学中的一种条件模拟方法一序贯高斯协同模拟方法应用于遥感图像融合，并从光谱保真性和信息提取精度等方面评价和分析所提出的融合方法。方法首先基于不同分辨率图像的空间相关性，运用协同克立格方法获得用于条件模拟的条件累计分布函数，确定序贯模拟路径，运用序贯高斯协同模拟方法对低分辨率图像进行模拟，获得多个模拟实现。选择不同的准则，从多个实现中选择最终的融合结果。利用实际的遥感数据，评价了所提出的融合方法，并与现有的方法进行了比较。 实验结果表明，基于序贯高斯协同模拟方法的融合图像改善了多光谱图像的空间信息，与传统的图像融合方法如PCA和Brovey方法相比，可更好地保持原始图像的光谱信息，光谱畸变小。基于序贯高斯协同模拟的图像融合方法主要优点在于，可有效地保持原始图像的光谱信息及其空间变化，有利于后续的图像分类及目标提取；同时该方法所得到的多个实现，为分析结果的不确定性提供了依据。