高光譜遙感圖像和常見的二維圖像不同之處在于，它在二維圖像信息的基礎上添加光譜維，進而形成三維的坐標空間。如果把成像光譜圖像的每個波段數據都看成是一個層面，將成像光譜數據整體表達到該坐標空間，就會形成一個擁有多個層面、按波段順序疊合構成的三維數據立方體。

 

高光譜遙感具有不同于傳統遙感的新特點：

 

（1）波段多——可以為每個像元提供幾十、數百甚至上千個波段

 

（2）光譜范圍窄——波段范圍一般小于10nm

 

（3）波段連續——有些傳感器可以再350~2500nm的太陽光譜范圍內提供幾乎連續的地物光譜

 

（4）數據量大——隨著波段數的增加，數據量呈指數增加

 

（5）相鄰譜帶間相關——由于相鄰譜帶間高度相關，冗余信息也相對增加，這一特點也為其降維處理（包括波段選擇、特征提取等）和譜間壓縮提供可能

 

（6）隨著維數的增加，超立方體的體積集中于角端，超球體和橢球體的體積集中在外殼，該特點進一步為高光譜圖像的降維和壓縮處理提供了理論依據。

 

根據高光譜圖像的特點及其相關技術處理的需要，高光譜數據與其所攜帶的信息一般采用如下的三種空間表達方式：圖像空間、光譜空間和特征空間。

 

1、圖像空間（有空間幾何位置關系）

 

2、光譜空間，光譜信息

 

3、特征空間（在光譜空間進行取樣，將得到的n個數據用一個n維向量來表示，它是表示光譜響應的另一種方式。N維向量包含了對應像素的全部光譜信息。在三種表示方法中，特征空間表示法適合于模式識別中的應用。）