高光谱遥感技术通过获取连续、窄波段的图像数据，为地物识别和环境监测提供了丰富的光谱信息。NASA的EO-1卫星搭载的Hyperion传感器作为首个星载高光谱成像仪，在矿产勘探、植被分析、水质评估等领域具有重要应用价值。Hyperion数据在利用前需经过一系列预处理步骤，以消除传感器噪声、大气影响和几何畸变，确保数据质量与可靠性。
Hyperion数据处理主要包括以下关键环节：
1. 辐射定标
将原始DN值转换为辐射亮度值，消除传感器自身响应差异。Hyperion提供了定标系数文件，需通过公式L=Gain×DN+Offset计算表观辐亮度，其中Gain和Offset对应各波段的增益与偏移量。
2. 大气校正
采用FLASH、ATCOR等模型，消除大气散射、吸收效应，将辐射亮度转换为地表反射率。此过程需输入大气参数（如气溶胶光学厚度、水汽含量），对植被监测、矿物识别等定量分析至关重要。
3. 坏波段剔除
Hyperion的242个波段中存在受水汽吸收或信噪比过低的无效波段（如1-7、58-76、225-242），需根据官方文档或光谱响应曲线进行筛选，保留约198个有效波段。
4. 条纹修复
由于探测器响应不均，Hyperion数据常出现纵向条纹噪声。可通过矩匹配、直方图匹配等方法，参照相邻像元值对异常条纹进行校正。
5. 几何校正
结合地面控制点或参考影像，纠正因卫星姿态、地形起伏引起的几何变形，实现与其它地理数据的空间配准。
6. 光谱平滑与降噪
使用Savitzky-Golay滤波、小波变换等技术抑制随机噪声，提升光谱曲线的平滑度，为后续分类与反演奠定基础。
完成预处理后，Hyperion数据可应用于：
- 矿物填图：基于特征光谱识别蚀变矿物；
- 植被参数反演：估算叶面积指数、叶绿素含量；
- 水质监测：反演悬浮物、 chlorophyll-a浓度；
- 土地利用分类：结合光谱特征实现精细地物识别。
值得注意的是，Hyperion数据具较高光谱分辨率但空间分辨率较低（30米），在处理时需结合应用目标权衡信息维度。随着EnMAP、PRISMA等新一代高光谱卫星的发展，Hyperion的处理方法仍为重要技术参考。
