缨帽变换是影像增强中最常见的一种方法，已在遥感中得到了广泛的应用。但是，由于高分辨率卫星传感器(例如GF-6　WFV)通常缺乏短波红外波段，所以用常规的Gram-Schmidt(G-S)正交化方法得到的缨帽变换系数通常会存在湿度分量失真的问题。为此，文章选取了覆盖不同地区、不同时相、不同季节的12幅GF-6　WFV影像和6幅同步的Landsat8　OLI影像，首先利用GF-6和Landsat8的同步影像进行湿度分量回归，确定GF-6　WFV传感器的湿度分量系数，进而采用G-S逆推算法依次推导出亮度、绿度及其他分量，开发出了GF-6　WFV传感器的缨帽变换系数。研究发现：(1)通过调整缨帽变换湿度分量的推导顺序，即先推导湿度分量再推导亮度和绿度等分量，可以较好地推导出GF-6　WFV传感器的缨帽变换系数，并解决传统G-S正交化方法中存在的湿度分量失真问题；(2)GF-6　WFV缨帽变换各分量具有稳定的特征，地物在不同分量组成的特征平面内具有典型的“缨帽”分布特征；(3)尽管GF-6　WFV传感器与Landsat8　OLI传感器在波段设置和光谱响应方面存在一定差异，但它们缨帽变换对应分量之间具有较好的一致性，相关系数仍高达0.8。