超光谱图像是三维立体图像，具有较高的光谱分辨率和较多的光谱通道数。但较高的光谱分辨率是以较大的数据量和较高的数据维为代价的。庞大的数据量给存储和传输带来了一定困难，因此对超光谱图像进行压缩是非常必要的。由于超光谱图像是一种重要的数据源，特别要求压缩算法实时性好、可靠性高，因此应尽可能采用无损或近无损压缩方法。本文对超光谱遥感图像的压缩算法进行研究。超光谱图像具有较强的空间相关性和很强的谱间相关性，针对超光谱图像的这一特性，本文采用了基于三维小波变换的3D-SPIHT编码算法。针对超光谱图像的特性，采用三维小波变换，同时去除空间冗余和谱间冗余。然后根据变换后小波系数的特性，构造一种3维空间方向树结构，用3D-SPIHT算法对小波系数进行量化编码。在对图像进行小波变换时，本文选择了两种小波基：9/7小波和5/3小波。仿真结果表明，在传输速率为1.0bpp时，9/7小波的峰值信噪比为41.557db；而5/3小波仅为36.350db，相比9/7小波下降了12.5%。在对超光谱图像进行去除谱间冗余时，本文采用了基于DPCM谱间去相关和基于小波变换的谱间去相关两种方案。实验数据表明，采用这两种方案对超光谱图像进行压缩，在压缩比特率为1.0bpp时，两种方案的峰值信噪比都达到了40db。但两种方案相比来说，9/7小波去除谱间相关性效果更好些。这说明基于9/7小波的3D-SPIHT编码更能适合超光谱图像的压缩。