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高光谱遥感图像通过不同波长的电磁波对相同的物体进行反射成像获得,高光谱遥感图像一般由几百个波段构成,含有大量精细的光谱信息,是地面监测的一种重要手段,在供水评估、资源勘测以及军事侦察方面起着非常关键的作用。但是,高光谱遥感图像数据量庞大,在有限的带宽资源和存储资源的限制下,传输与存储的问题日益凸显,所以有必要对其进行压缩处理,提升传输以及存储效率,使其得到更加广泛的应用。本文结合高光谱遥感图像的空间结构相似性和谱间结构相似性,分析研究了基于小波变换的多尺度字典学习的高光谱图像压缩算法以及空间