超分辨率的概念最早是在信号处理技术中提出的,后来发展到以提高图像空间分辨率为目的的空间超分辨率图像重建技术。目前,人们对空间分辨率已经做了大量的研究,也提出了大量的方法。但是,对于光谱超分辨率,给予的关注程度相对较少。然而,光谱分辨率同空间分辨率一样也是光谱数据质量的一个重要指标。如果能够提供足够高的光谱分辨率数据,人们就能够更加充分、有效的研究各种典型地物的光谱特性,能够更好的促进光谱遥感的应用,更加有利于研究各种农作物物化特性与光谱特性的关系,便于生态,农业的管理,给生产生活带来极大的帮助。所以,光谱超分辨率的研究有着十分重要的现实意义。目前的光谱超分辨率多采用插值的方式,这样就完全放弃了目标的光谱特性和物理意义等先验信息。本文将遵循光谱形成的物理机理,提出一种基于光谱模型的光谱超分辨率的思想,考虑到问题的复杂性,这里主要针对冠层光谱进行光谱超分辨率。本文首先系统介绍了国内外关于光谱超分辨率的发展及研究现状;其次在对植被光谱特性、分析方法、光谱模型以及优化算法进行介绍后,对SAIL模型和PROSPECT模型进行了深入探讨;在此基础上,提出了一种基于光谱模型的光谱超分辨率方法,该方法能够弥补传统插值方式的不足,充分考虑了目标的光谱特性和物理意义;然后,在具体阐述本文光谱超分辨研究思路后,提出了两种相应的反演策略——单角度光谱数据和多角度光谱数据分阶段反演策略。两种反演策略有较大的差异,前者应用单角度下不同波长下的光谱值,直接完成反演,而后者,则运用分阶段反演策略结合不同角度下的光谱数据,对每个波长逐一完成反演。针对两种反演策略,本文进行了大量无偏数据和加噪数据的试验,并从理论上分析两种反演策略的优劣性。最后,应用本文提出的光谱超分辨率方法对实测数据进行实验。文章最后对全文进行了总结,并指出了将来的后续研究工作。