目前由于高光谱遥感技术的信息全、数据量大,该技术被广泛应用。本文研究的重点是对高光谱遥感影像分类算法的应用研究。随着科学工作者的努力,小波变换在各领域得到了不错发展,离散小波变换(DWT)是基于傅里叶变换发展而来的一种信号处理中的时频分析方法,该方法能同时表现时域和频域局部特征,是图像编码中重要算法。目前高光谱遥感影像分类方法并不适用所有类型影像。高光谱遥感影像数据可以被看作一个三维立方体数据,我们尝试对高光谱遥感影像的像元波谱曲线进行处理后引入信号处理中的傅里叶变换和小波变换实现对影像的分类。首先我们对高光谱影像运用傅里叶变换进行分类,基于matlab编程实现,对构造的模拟数据进行试验性分析运用傅里叶变换得出信号处理的方法用于高光谱图像的处理中,除此之外,如果遇到不能满足傅里叶变换的混合像元或者实际复杂地物情况。我们采用小波变换对高光谱影像进行分类的算法思路,在此算法中提出了对像元波谱曲线进行离散小波变换后提取小波特征的方法,并依照该算法分别对模拟数据和AVIRIS数据进行matlab编程实现。