高光谱遥感数据同时具有空间维和光谱维信息,利用这些信息能够对地物进行有效定性、定量分析,使得高光谱遥感特别是机载高光谱遥感的应用越来越受到更多的关注。但是,高光谱遥感成像过程中会受大气成分的影响,造成地物光谱响应的改变,产生辐射误差,严重影响了高光谱遥感定量化研究的效果。为了利用高光谱数据进行有效的地物识别、环境勘探等应用,必须进行辐射校正,去除大气对太阳辐射传输的影响,反演地物真实反射率。同时,辐射校正过程需要考虑大气成分的吸收、散射、反射、折射等诸多因素,建模复杂,其精度很难得到保证。如何对辐射校正方法和结果进行有效的评估,促进辐射校正方法的优化和改进,提高高光谱数据定量化遥感应用的精度,是一个关键的问题。针对上述问题,本文在分析机载高光谱成像原理和大气辐射传输机理的基础上,设计了一种基于参数反演的机载成像光谱仪辐射校正方案,提出了一种辐射校正性能评估方法,设计了相应的软件系统,并通过实际高光谱数据验证了辐射校正方法的有效性。论文的主要工作包括：首先,本文设计了基于水汽含量和能见度交替迭代反演的辐射校正方案,用实验初步验证本文方法的有效性。其次,设计了辐射校正性能评估的实施方案,简要描述了实施步骤,将辐射校正的精度转化为特征匹配的精度。主要包括基于光谱特征参量的辐射校正性能评估和基于降维的辐射校正性能评估。然后对评价过程中需要用到的计算光谱匹配度的方法进行总结分析,还对一些保持局部邻域信息的降维方法进行概述,并将其运用到高光谱领域。在对高光谱进行降维过程中遇到了对大型矩阵特征分解有内存限制这一问题,针对这一问题,提出了一种基于分块的大型正定矩阵特征分解方法,解决了将这一类方法应用于高光谱数据降维所需内存过高这一问题。最后,根据已经设计出的性能评估实施方案验证辐射校正方法的有效性,通过对辐射校正结果和FLAASH校正后的数据分别用光谱匹配方法进行分类,同时还对它们经降维后的数据也进行分类,分析不同校正结果的分类差异,用分类结果的一致率来表征本文方法辐射校正的精确度。结果表明本文方法具有很高的精确性和稳定性,能够将经本文校正后的数据应用于各种高光谱相关应用中。