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多目标光纤光谱技术的使用和发展促进了现代天体物理学研究的巨大进步。天体光谱是包含着天体重要物理信息的载体，已经成为天文学和天体物理研究的重要工具。获得大量天体光学光谱，是大视场、大样本天文学研究的关键，涉及到天文学和天体物理学领域诸多前沿问题。正在建造的LAMOST(大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜)将产生大量的天体光谱数据。面对这些海量数据，如何进行快速有效处理的问题就摆在我们面前。LAMOST二维光谱数据处理作为LAMOST天文光谱数据处理的重要组成部分，为进一步的光谱识别和分析并最终获取天体的各种物理信息(如红移、视向速度等)提供可靠的数据来源。本文从LAMOST观测流程出发，研究LAMOST光谱数据的形成机理，参考国外成熟望远镜的数据处理系统，研究LAMOST二维光谱数据处理方法并开发处理软件。论文主要工作和创新有：根据实际观测流程建立LAMOST观测物理模型和数学模型，参照LAMOST设计参数产生了LAMOST观测模拟数据。为LAMOST二维光谱数据处理方法的研究，并验证方案的可行性，提供了测试数据。研究了美国SDSS的数据处理系统，根据LAMOST观测流程，确立了LAMOST天文望远镜的二维光谱数据处理流程，研究完成了“LAMOST二维光纤光谱数据处理软件1.0和2.0版本”的开发。并用模拟数据进行了测试。实现了LAMOST二维光谱数据处理的基本功能。在多目标光纤光谱观测中，目标光谱受到了天光的严重干扰，减天光方法直接影响目标天体真实光谱的获取质量，这是二维光纤光谱数据处理的一个重点和难点问题。考虑到观测天区里天光背景的存在空间差异，而现有方法忽略了天光谱的这种空间差异，仅用有限天光采样光纤光谱的简单合成代替整个观测天区的天光，直接影响了多目标光纤光谱的减天光精度，这也是影响光纤光谱观测深度的最主要原因。本文根据天光采样光谱及其空间位置信息，提出了一种基于B样条曲面拟合天光谱的减天光方法，并进行了初步的模拟实验，结果表明，该方法能更有效地消除天光背景的空间差异导致的减天光误差。单幅二维光谱图像宇宙线自适应剔除算法的研究。提出一种单幅光谱CCD图像宇宙线去除方法。先采用一种改进的自适应中值滤波算法识别出可能被宇宙线污染的像素点并将其作为噪声的候选点，然后采用边缘保持算法TVinpainting恢复被噪声污染像素点的值。模拟实验结果表明，该方法既能够很好地去除宇宙线，又能精确地恢复被宇宙线污染像素点的流量值。