高光谱遥感技术采用几十乃至上百个窄而连续分布的光谱通道,在获取地物空间信息的同时,还可以提取目标丰富的光谱细节信息;相比多光谱成像技术,光谱信息和空间信息的结合可以得到目标像元较为精细的光谱曲线,即―图谱合一‖的目标信息,在目标识别,矿物探测、农业估产、灾害预警等方面应用前景十分广阔。本文以―宽波段成像光谱仪‖项目任务为研究背景,针对应用指标需求,对宽波段成像光谱仪整体的方案设计与测试方案进行了研究,进行了与光谱仪性能指标相关的系统实验。在此基础上,重点研究了光谱仪的光谱性能参数及其计算方法改进与多模块图像拼接等相关技术。在编写了适用于项目需求的测试程序的同时,针对以上两项技术中存在的一些问题,进行了理论分析并提出了改进方案。在光谱性能方面,由于采用了背照减薄型CCD探测器,光谱仪在近红外波段会出现条带状的干涉条纹,使得处在该波段范围的通道光谱响应函数随波长的分布不够连续,导致无法精确获得通道的光谱特征参数。对此,本文采用法布里—珀罗谐振腔模型,对该现象进行了数学分析,模拟计算出750~1000nm光谱范围内的干涉条纹分布情况,分析了CCD光敏面厚度和干涉条纹之间的关系。在此基础上,以平场校正算法为核心,对该干涉条纹现象进行了矫正处理。此外,考虑到干涉条纹对入射光波长分布敏感,空间频率稳定,特别适用于微小光谱偏差的测量与校准。实际测试中,先利用之前的数学模型估计出条纹分布的规律,再采用频域滤波、最小二乘拟合等方法提取干涉条纹中包含的相位信息,以此作为光谱定标的辅助参数,可以有效减少光谱定标系统对光源稳定性的依赖,提高对光谱维微小偏移量的检测精度。在图像拼接技术研究方面,本文按照先像素级粗拼接后亚像素精配准的思路,首先简要介绍了当前主流的图像配准算法,详细分析了基于灰度的匹配算法和基于特征的匹配算法在各自应用领域的优缺点,选择了三种不同的特征匹配算法测试了其像素级匹配的效果;之后,针对亚像素级配准的要求,简要分析了现有亚像素级配准拼接算法的优缺点,选择采用互信息和PV插值的方法计算图像间的变换关系。针对PV插值算法存在的缺陷,提出了两种不同思路的改进算法,改善了原始算法在整像素点存在局部极值的缺陷。实验结果表明,本文算法可以在保证运算效率的同时,准确计算成像光谱仪不同模块推扫图像间的变换关系。