空间谱估计是阵列信号处理的一个重要研究方向，被广泛地应用于雷达、通讯、声纳、地震、勘探、射电天文以及生物医学工程等众多军事及国民经济领域。空间谱估计侧重于研究空间多个传感器阵列（检波器）所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行准确估计的能力。本文将空间谱估计技术引入到地震数据处理分析中，主要研究基于空间谱估计的地震信号分解和重构方法以及基于DOA的地震相干算法和属性的提取，并利用空间谱分解与合成技术实现了地震资料分辨率提高方法和消除随机噪声方法。 基于空间谱估计的地震信号分解和重构方法是一种多道地震数据处理方法，利用空间谱估计算法中解相干方法对地震信号进行解相关处理，可以将地震信号分解为相互独立的信号。地震信号可以看成是由薄互层反射的弱信号和与地层反射无关的强背景信号组成的，通过对独立信号的重构，就可以得到去除了强背景信号的地震数据，实现弱信号的增强，有效地提高对薄互层地层的分辨能力。 基于DOA的地震相干算法是一种新的频率域相干算法，利用聚焦矩阵对地震信号聚焦，然后对聚焦后的数据作相干就得到新的相干体，聚焦使这种方法对地层微小形变的成像效果好于常规的相干算法。利用聚焦后的数据还可以得到四种新的地震属性：振幅梯度、振幅曲率、相位梯度、相位曲率。这几种属性有着明确的物理意义，比如振幅梯度表示振幅的变化大小，可以描绘地质体连续性；振幅曲率表示振幅扭曲的剧烈程度，相当于边缘检测中的微分算子，可以描绘地质体的边缘；相位梯度可以描绘地层的倾斜与起伏程度；相位曲率可以描绘断层。这种方法还考虑了地层的方位角，将梯度向不同角度投影就可以得到不同方位角的梯度属性，方便地震资料的解释工作。 理论模型数据和实际资料试处理表明基于空间谱估计理论，通过谱分解与合成，所形成的提高分辨率、消除噪声与地震属性提取方法效果明显，可以用于实际地震资料的处理分析，具有一定的推广价值。