本研究是国家自然基金项目“荒漠化地区地物光谱重建及定量反演的研究”(项目编号：30070604)的部分内容。 与常规遥感相比，高光谱遥感数据处理及目标地物的识别需要采用一些新的技术和手段。本研究根据荒漠化地区的实际情况和高光谱遥感数据的特点，提出数据预处理方案，从理论和应用的角度出发详细推导了地物光谱重建模型，讨论并分析了数据预处理方案的优劣及光谱重建模型的精度和适用性，在理论上和实际应用中取得了一些成果。本研究的主要工作和创新点包括以下几个方面： 1．从光谱特性、图象的统计特征和信噪比三个方面讨论了高光谱遥感数据波段选择的方法。 2．对图象进行了正切校正，提出了一种基于直方图匹配的边缘辐射校正算法，改正了图象边缘列与中心列亮度的差异。 3．尝试了小波分析在高光谱遥感图象噪声处理中的应用。 4．建立了研究地区内典型地物的地物光谱库，并分别地物按所选波段的中心波长进行了光谱重采样。 5．分析了光谱库中典型地物的光谱特性，对光谱库光谱特别是植被光谱做了导数、归—化及归—化后再计算导数等三种处理，消除了同一地物因背景、光照差异等因素造成的光谱差异。 6．根据图象的构成理论，在严格模拟大气辐射过程的基础上，推导并采用一元线性模型来重建地物光谱，获得了满意的结果，为目标地物直接识别及其信息的定量反演奠定了基础。