С целью развития когнитивных технологий распознавания лесной растительности разного породного состава и возраста при обработке гиперспектральных самолетных изображений рассмотрены особенности формирования получаемых изображений с помощью оптических приемных устройств, а также модели описания регистрируемых спектров и восстановления параметров лесного покрова. Показаны характерные условия решения прямых задач в виде зависимости спектрального функционала от оптических свойств лесного полога и обратных задач восстановления объема фитомассы лесной растительности и параметров ее биологической продуктивности в возможных приложениях этих параметров в моделях климата.