论文在介绍成像光谱仪的相关知识基础之上，重点研究干涉光谱图像的压缩算法与仿真。 成像光谱仪是一种新的遥感仪器，它能同时获得目标的空间维和光谱维信息，形成数据立方体，因而得到广泛应用。干涉成像光谱仪是成像光谱仪的一种，它可以分为时间调制、空间调制以及联合调制三种类型，其中LASIS作为联合调制的一种成像光谱仪，是上个世纪90年代才开始出现的。 干涉光谱图像或者是叠加了干涉信息的光谱图像(如LASIS采集的图像)，它们作为干涉成像光谱仪的中间结果，其数据量是很大的，如果不经过压缩，将给数据传输和存储带来巨大压力。 论文简单介绍了成像光谱仪的原理和其基本指标，然后回顾了成像光谱仪的出现和发展，对过去一些有代表性的成像光谱仪作了简单的回顾。对于和论文有很直接关系的干涉型成像光谱仪的原理做了比较详细的介绍，LASIS的成像原理在文中进行了重点的描述。作为论文的理论基础，论文对图像压缩的基本理论作了简单的介绍，对于常见的图像压缩编码方法分别进行了介绍，并对目前的静止图像压缩标准进行简要的概述。 干涉光谱图像与一般的图像相比有其特殊之处，其压缩编码的方法在很多地方也异于普通图像。在分析干涉光谱图像的获取方式以及图像相关性基础之上，提出干涉光谱图像压缩评价的指标，对本文的压缩算法提出总体控制指标。根据干涉光谱图像的特点，将基于均匀值量化和基于AR模型建模的压缩算法应用于实际的干涉光谱图像压缩之上，并全部进行仿真实验。对AR模型的阶数选择作了一些讨论，并对本论文所应用的干涉光谱图像在不同阶数情况下的压缩进行了研究，以及对AR模型应用于LASIS图像和LSMIS图像的压缩作了探讨性的研究。最后，论文提出了将最新静止图像无损压缩标准的JPEG-LS应用到干涉光谱图像、LASIS图像和LSMIS图像压缩当中去，并根据实际的图像进行了大量仿真实验，验证了算法的可行性。