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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)优化筛选适合HySpex数据的降维方法，将降维结果进行评价对比，结果表明KPCA在HySpex数据降维中效果最好，不仅能保留较多的数据特征，并且降维后的波段数明显减少。