伴随着科学技术的不断发展，光谱分析技术同样遇到了前所未有的挑战。当用光谱仪器进行分析时，对于试样的均质性必须给予足够的重视。一般光谱仪器收集的是试样的总体信息，当分析试样是液体或气体时，试样的流动性使非均质性并不严重。但当试样是固体时，试样的空间非均质性可能导致检测结果出现严重偏差或者丧失大量有用信息。因此在进行“定性”和“定量"分析的同时，还必须给出“位置"信息。要解决这一问题，毫无疑问，最自然的办法便是成像光谱技术。 成像光谱分类主要有两个难点亟待解决：(1)成像光谱图像光谱分辨率的提高是以其携带的数据量显著增加为代价的，并且数据之间存在很大的冗余(谱间相关性高)。如何从大量带有冗余的数据中提取有用信息，是成像光谱图像研究的一个具有极大挑战性的课题。(2)由于空间分辨率的限制，使得一个像素中可能包含不止一种纯物质类型，即存在大量的混合像素，如何对这种混合像素精确分类是成像光谱研究的另一个重要课题。鉴于这些难点，人们提出了各种各样的特征提取算法和功能强大的分类器，如：光谱微分技术、二值编码、交叉相关光谱匹配技术、光谱吸收指数、光谱角匹配技术、匹配滤波以及光谱相似性制图等。 本文在前人研究的基础上，获得的主要研究成果有以下几个方面： 1．利用小型线形可变滤光片成像光谱仪拍摄真假叶片的反射光谱立方体，模拟甄别光学伪装实验，结果图像可将彩色照片中很难分辨的真假叶片轻易分辨出来，证明了光谱相似性制图在甄别光学伪装方面大有可为。并讨论了光谱相似性制图在建立伪装器材性能评估模型的可能性。 2．利用显微成像光谱技术对两种形成水华的优势藻种——铜绿微囊藻和蛋白核小球藻进行的吸收光谱的采集，并利用光谱相似性制图对其光谱数据进行处理，十分简便有效地对两者进行了光谱上的区别和分类。并讨论了建立标准藻类吸收光谱库，通过光谱相似性制图计算，将每条谱线定义为一种颜色进行光谱分类的前景。