提出一种顾及姿态误差时空变化的全谱段光谱成像仪（VIMS）定位精度提升方法。通过分析高分五号02星（GF-5B卫星）181 d的星敏感器低频误差规律，以分段傅里叶级数模型为基础，利用时序化、多空间补偿策略，统一了非基准与基准定姿模式之间的低频误差特性，补偿低频误差对影像几何定位的影响。研究结果表明，所提方法将VIMS可见光近红外影像无地面控制几何定位精度从4.274 pixel优化至1.867 pixel，且对不同时相、不同区域的光学影像均有良好的精度提升效果。

目前的显微光谱成像系统的探测模块主要以推扫型光谱成像仪为主，无法进行动态微观样本的观测。基于超材料宽谱调制型光谱成像技术体制，使用该原理研制的快照式光谱相机作为探测模块，其与显微镜模块形成新型的快照式显微光谱成像系统。该系统可实时获取样本的光谱曲线与光谱图像信息。同时利用该系统获取不同藻类的吸收光谱曲线，进一步使用基于支持向量机的图像分割识别算法，对水中的动态藻类样本进行识别。共测试样本80个，预测结果准确率为100%，召回率为65.52%，为快照式光谱成像技术在显微领域的应用奠定基础。

风云三号B星（FY-3B）中分辨率光谱成像仪（MERSI）可见光星上定标（VOC）系统辐射性能随时间衰减变化，使其难以用于MERSI的在轨绝对辐射定标。本文提出一种确定VOC辐射性能衰减变化的新方法，该方法在探究太阳光定标时机与太阳天顶角和方位角依赖关系的基础上，分析MERSI相对辐射响应衰减变化的趋势；利用高质量的MODIS数据构建大气层顶双向反射分布函数模型，对MERSI约10年的在轨有效数据进行交叉定标处理，获取MERSI绝对辐射响应衰减变化趋势；将二者归一化后的差值作为VOC系统辐射性能的衰减变化值。结果表明：VOC系统辐射性能在发射初期衰减率较大，后期衰减趋势趋于平稳，且衰减率与波长相关；在发射初期，短波波长（<500 nm）处的最大年衰减率达到了49.51%，长波波长（800~1000 nm）处的衰减率相对较小，最大年衰减率均小于26%；在发射后期，除412 nm外（衰减率为1.91%），其余波长处年衰减率均小于0.64%。自仪器发射以来，基于本方法获得的VOC衰减数据与VOC监视数据之间的百分误差均小于15%。本文提出的VOC系统稳定性分析方法可为实现MERSI星上绝对辐射定标提供重要的参考。

光谱成像技术是一种集合光谱技术和成像技术的方法，能获取被检物体的空间信息和光谱信息，形成三维的光谱影像集。作为一种快速、无损的光学检验方法，光谱成像技术能满足法庭科学对物证检验的要求，尤其在痕迹物证的显现、识别、分类方面具有十分重要的作用。对光谱成像技术的基本原理和流程进行介绍，概述了其在法庭科学文件检验、血迹检验、指纹检验等领域的前沿应用，并分析了法庭科学领域光谱成像技术发展存在的困境和未来趋势，以促进该技术进一步发展，使其更好地服务于法庭科学工作。

针对传统城墙病害检测采用人工勘测方法，检测效率较低且易受到主观因素干扰等问题，提出一种基于卷积神经网络的城墙多光谱成像病害无损检测方法，利用最小噪声分离方法对城墙多光谱成像数据进行预处理，降低数据维度的同时保留原始数据特征，减少数据噪声；为解决城墙不同病害类型的像素混杂多样造成分类准确率较低的问题，利用卷积操作对城墙病害进行特征提取，保留最重要的特征并去除无关特征，稀疏网络模型；通过全连接层对提取到的特征进行整合梳理和分类，并加入两次dropout防止过拟合问题的出现。最后在城墙多光谱数据集上，使用训练后的卷积神经网络分类模型对城墙病害进行像素级分类检测，并将预测结果进行可视化展示。实验结果表明：总体精度和Kappa系数分别为93.28%和0.91，表明所提方法是有效的，该方法对提高城墙病害检测准确率、掌握城墙病害分布具有重要意义。

植被日光诱导叶绿素荧光是一种可以表征植被光合生产力的重要衡量指标。为了实现对植被日光诱导叶绿素荧光的广域精准探测，设计并研制了一种叶绿素荧光高光谱成像探测仪。该成像探测仪使用了基于棱镜-体相位全息透射光栅的全透射式光学系统，在高数值孔径（0.25）的基础上实现了高光学性能：可在20°视场和670~780 nm（可扩展至650~800 nm）工作波段实现1 mrad的空间角分辨率、0.3 nm的光谱分辨率和优于100的信噪比。由系统设计结果、样机测试结果和应用数据分析结果可知，样机完全满足设计要求。本仪器可为农林监测和碳循环观测提供重要的科学数据，并可作为陆地植被光合作用中有效的新型观测手段。

近红外光谱及成像检测凭借其高效、无损、非接触等优点近年来被广泛应用于农林产品、食品检测等方面。该技术可快速获取样品光谱和图像信息，进而结合化学计量学、机器学习建模等对样品进行品质安全、掺杂掺假、理化指标和产地溯源等方面检测，深受各行各业的认可。但光学仪器使用环境以及被测样品性质具有局限性，光学检测结果易受到各种因素干扰，从而影响检测精度，应当予以消除或削弱。简述了近红外光谱和高光谱成像的检测基本原理，并对国内外近红外光谱及成像技术在检测时受到的影响因素进行总结与归纳，结合国内外研究学者在相关方面的研究内容，重点在温度、光照、水分、曲率变化和湿度等5个方面及相关校正方法的应用进行阐述，对当前存在的部分问题提出总结与建议，以期为相关方向的研究人员提供参考及借鉴。

塑料因其可塑性与低成本在日常生活与工业中被广泛使用，然而这也带来环境污染与资源浪费等问题，因此塑料分类成为重要研究课题。为验证高光谱成像技术在塑料分类中的可行性，采用近红外高光谱成像技术（NIR-HSI），比较了1100~1650 nm波段数据在9种常见塑料分类中的效果。涵盖K邻近法（K-NN）、支持向量机（SVM）、粒子群算法训练的SVM（PSO-SVM）、遗传算法优化的SVM（GA-SVM）等机器学习方法。通过验证数据筛选模型准确率后，将其应用于高光谱图像，通过可视化分类对比原始图像评估模型效果。结果显示，基于欧氏距离、余弦相似度的K-NN和GA-SVM分类效果最佳，验证数据的精度分别达到96.14%、96.21%和98.67%，在可视化分类上也呈现出良好效果。高光谱成像技术在塑料分选中具有很高的应用价值，只需获取特定塑料的光谱数据并进行适当处理，即可对不同颜色、形状、工艺的同类塑料制品进行有效区分。

采用蒙特卡罗模拟技术对血管组织在可见光波段的多光谱成像进行建模仿真，通过分析不同血氧饱和度下血液后向散射功率的绝对值、相对值、绝对差值和对比度，并考虑可能的干扰因素，优选出适合内窥环境下使用的450 nm、525 nm、630 nm和660 nm 4个成像波段。基于4个优选的成像波段展开了血氧饱和度检测的实验验证。在血管仿体组织上的实验结果表明，在95%的置信水平下，血氧饱和度的检测偏差为1.24%。研究结果验证了利用四波段进行内窥组织血氧饱和度检测的可行性。