随着高光谱遥感及其数据处理技术的发展,成像高光谱技术逐渐成为遥感应用的前沿。成像高光谱遥感最大的特点就是“图谱合一”,即在获取地表物质光谱特征的同时能够得到该物体的图像特征,所拍摄影像拥有上百个波段,光谱分辨率可达到纳米级,能够识别地表更加细微的光谱特征,实现对地表物质更加精细的识别与分析。机载成像高光谱技术在对地表物质进行探测时具有明显优势,但是地形起伏、数据量大等问题都会影响后续的信息识别与提取,进而影响到应用效果。因此,本文将主要对地形起伏引起的几何变形、辐射畸变,以及高光谱数据的维数聚联问题展开研究。 本文采用搭载于动力三角翼平台上的HySpex成像高光谱仪拍摄的高光谱影像。在进行遥感影像采集过程中,动力三角翼飞行高度较低(一般在30-150m),地形变化对遥感影像数据影响很大,数据应用之前需要对HySpex影像进行两个方面的地形校正,即基于地形的正射校正和基于地形的辐射校正,前者主要校正图像的几何形变,后者校正影像的辐射亮度。文中采用的HySpex全谱段高光谱成像仪VNIR-1600、SWIR-384共有504个波段,为了降低数据冗余并且改善信息提取和后续分类效果,需要对数据进行降维处理。本论文的研究内容与结果主要有: (1)研究分析现有的正射校正模型,并基于HySpex数据的特征,采用有理函数模型,对HySpex数据进行地形几何校正,调整校正中的DEM分辨率,观察不同DEM分辨率下的地形校正效果,并将结果进行对比。结果表明,并不是DEM分辨率越大地形校正效果越好,并且降低DEM分辨率可以提高计算效率。 (2)依据HySpex数据的特征,优化筛选合适的地形辐射校正模型,将处理结果进行评价对比分析,最终得出在地形辐射校正中,改进C校正处理效果较好,并且效率较高 (3)...