缨帽变换是一种实用性都很强的遥感影像增强方法,已被成功地应用于各种遥感领域.然而,对于缺少中红外波段的4波段高分卫星传感器,采用常规的Gram-Schmidt正交化方法难以推导出缨帽变换的湿度分量,即便少量推导出湿度分量的算法也存在着结果失真的问题.因此,开展针对4波段传感器缨帽变换系数的推导,提出了先确定湿度分量、再确定亮度和绿度分量的逆推算法,并将其应用在ZY-3　MUX传感器数据上.实验结果表明:(1)逆推方法可以有效地推导出ZY-3　MUX缨帽变换的湿度分量,较好地解决了前人研究中出现的湿度分量失真问题;(2)新方法求出的3个分量的散点在其三维特征空间中呈现典型的“缨帽”特征,较于传统的Gram-Schmidt正交化方法,新方法的散点在水体、植被和建筑用地/裸土之间的空间分布位置可以更好地相互分离,不会造成不同地类之间的混淆;(3)采用新方法所得到的缨帽变换系数的精度好于传统的Gram-Schmidt正交化方法,体现在新方法具有较高的R值和较低的RMSE误差.本研究可为ZY-3　MUX数据提供一套有效的缨帽变换系数,同时也为缺乏中红外波段的高空间分辨率遥感影像提供一种新的缨帽变换系数推导方法,解决了常规Gram-Schmidt正交化方法无法准确表示湿度分量的问题.