基于天基平台获取的高分辨率光学遥感红外图像能够全天时、全天候迅速地获得重点区域变化信息,在目标探测与识别、环境污染监测等领域具有重要的应用价值。但目前在轨的高分辨率红外遥感卫星较少,难以全面支持高价值目标的红外辐射特性测量、目标检测识别算法研究。基于光谱反射率反演的红外图像仿真方法能够基于有限谱段的实测数据,反演得到全谱段的红外图像,实现光谱分辨能力提升的同时增广红外图像库规模,但现有方法存在仿真模型结构复杂、计算精度不足、仿真条件自由度单一等问题,仍难以满足仿真需求。基于深度学习的图像仿真方法在自然场景的图像仿真中取得了一定成效,但尚未全面考虑天基探测链路的耦合影响,因此一直难以有效应用于天基平台红外遥感图像仿真。本文针对上述问题,从天基红外遥感成像机理出发,开展了基于天基平台的红外遥感图像仿真方法研究,并进行了实验验证。主要研究工作如下:（1）天基平台红外遥感成像机理及链路表征建模。从天基平台红外遥感成像机理出发,结合全链路辐射传输过程,充分考虑地物红外辐射、大气传输、载荷平台、红外探测器光电转换等环节对红外遥感成像特性的影响,建立了天基红外遥感成像链路辐射传输模型,为天基平台红外遥感图像仿真方法的设计提供了理论依据。（2）基于光谱反射率反演的红外遥感图像仿真方法研究。传统的光谱反演仿真方法仅能实现光谱谱段的扩展,仿真条件自由度不足。本文从天基平台红外遥感成像链路辐射传输模型出发,建立了天基平台几何成像模型、光谱反射率反演模型和红外遥感成像全链路模型,在保证仿真模型高置信度的同时,扩展了观测视角、探测谱段、探测时相等多自由度仿真条件。（3）基于循环生成对抗网络的红外遥感图像仿真方法研究。考虑到天基平台红外遥感实测图像数据集有限,采用循环生成对抗网络框架,结合红外遥感成像链路耦合特性,提出基于深度学习的红外遥感图像仿真方法,网络模型引入最小二乘损失代替原有的交叉熵损失,同时利用空洞卷积层,优化了特征图感受野模型,提高了不同谱段遥感图像的多尺度特征提取精度,保证了图像仿真计算精度。（4）实验验证与分析。利用Worldview-3和LANDSAT8卫星多谱段数据,分别对本文提出的两种红外遥感图像仿真方法进行了实验验证,并且针对两种方法进行了对比实验分析。实验结果表明,提出的两种方法均能够满足大幅宽、多种场景、多种成像条件的天基平台红外遥感图像仿真需求;基于光谱反射率反演的仿真方法计算精度更高,但计算效率用低于基于循环生成对抗网络的仿真方法。