高光谱仿真图像在天基目标探测系统开发中具有重要的应用价值。由于天基目标探测系统的设计要求高,需要大量的高光谱图像做实验验证高光谱成像探测仪的设计指标,高光谱图像采集成本大,不易获得大量的实际高光谱图像,高光谱仿真图像可以为研究者对高光谱成像探测仪的设计提供大量实验图像。此外,天基高光谱成像探测仪不能对空间目标在设计波段外成像,高光谱仿真图像可以为研究者提供设计波段外的其他感兴趣波段图像。深入研究解决了天基典型复杂背景高光谱图像仿真算法中的关键问题:地物类型及其分布。提出了基于空谱联合约束的端元提取算法和基于空间约束的高光谱图像解混算法。基于空谱联合约束的端元提取算法,根据高光谱图像具有明显的空域连续性特征以及同类地物呈块状聚集分布,将端元集在谱域的紧实性和丰度矩阵在空域的平滑性作为正则项加入到非负矩阵分解模型中构建目标函数,根据非负矩阵分解模型的乘性更新法则求解最优解。基于空间信息的高光谱图像解混算法,将高光谱图像中相邻像元间的局部相似性和局部差异性空间信息以加权流形正则项形式添加到解混模型中,使解混输出丰度矩阵与高光谱图像在空间结构信息上保持一致,提高了解混精度。本文提出并实现了天基典型复杂背景高光谱图像仿真算法。基于输入多/高光谱图像计算地物反射率图像;对反射率图像进行端元提取并与先验光谱库匹配获得维度较低的解混光谱库,再利用解混光谱库计算反射率图像的地物分布模型;最后通过大气模型、探测器模型计算最终的感兴趣波段高光谱仿真图像。利用APEX和Landsat8两种探测器下的四种典型复杂背景的多/高光谱图像对高光谱图像仿真算法进行实验验证。实验结果表明:算法实现的仿真图像与原始图像具有较高的相似性。