高光谱遥感,作为一种将成像技术与细分光谱技术有机结合的成像光谱遥感,可以获取在可见光到短波红外甚至中红外和热红外波段范围内光谱分辨率为纳米(nm)级、光谱波段数多达数十个甚至百个的高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据,蕴含丰富图谱合一信息,可广泛应用于军事侦察、环境监测、地质勘探等领域。高光谱数据处理主要包括:实验室定标、辐射校正、解混、分类、目标识别等。基于辐射传输模型的大气辐射校正是将机载得到的高光谱数据转换为地面反射率数据的有效方法,然而由于机载环境大气复杂、地形复杂,高光谱图像数据处理和分析往往需要解决两个关键预处理问题。其一是大气辐射校正,其目的是消除大气辐射的影响,较高精度的反演高光谱图像中的反射率,为后续地物识别提供高质量的高光谱图像数据;其二是高光谱图像虽然具有高光谱分辨率,但是空间分辨率较低,因此迫切需要融合高空间分辨率的互补信息,提升空间分辨率,改善空-谱图像质量,从而提高高光谱图像分类和目标识别等应用精度。论文围绕辐射校正和多源光谱遥感图像融合问题进行深入研究,主要工作为:(1)通过成像机理建模、深入分析辐射畸变产生的机理,研究了基于参数反演的大气辐射校正模型。通过综合基于快速查找表的水汽含量的反演,基于暗像元的气溶胶含量反演等,给出了一个实用和快速的大气辐射校正处理模型。(2)提出了一套完整解决高光谱大气辐射校正的预处理处理流程和模块化系统研制解决方案。一是利用Modtran实时建立快速查找表以用于大气参数的反演,通过高光谱成像数据本身进行水汽含量的反演,并在局部平均水汽含量下,在寻找到的黑暗像元位置反演出对应点的气溶胶含量,并通过空间插值得到整幅场景的气溶胶含量图,交替反演水汽含量和气溶胶含量直至达到稳定状态;二是通过查找表,并行查找各个像元点所对应的水汽含量值和气溶胶含量值,并查找出用于大气辐射校正的参数,求得最终的地面反射率值,完成大气辐射校正任务。本文工作所研制的高光谱大气辐射校正系统经过典型野外飞行高光谱数据验证,对比实验表明,并行校正系统能够快速地进行大气辐射校正,且达到了较高的计算效率和校正精度。(3)通过将目前基于成分替代、基于调制方法和基于多分辨率的融合方法统一为一般的空-谱细节注入格式,同时形成高分辨率尺度的多波段图像与插值的多波段图像和全色图像之间的一个线性组合关系(称为退化尺度回归关系),最后,以退化尺度回归关系以及空-谱细节注入格式作为约束,结合多波段图像先验,建立了一个波段相关多变量回归变分模型。利用交替方向迭代法,设计了一个迭代的全色与多波段图像融合算法。通过仿真数据和真实数据进行了综合性能评测,实验结果表明,所提出的多变量回归空-谱融合算法参数少,空-谱细节保持能力强,具有较好的空-谱细节保持能力,融合图谱质量高。上述工作可以应用于机载高光谱数据预处理,为后续高光谱图像处理、分析和模式识别提供保证。