随着光谱成像技术的广泛应用，其图像的空间分辨率和光谱分辨率不断增长，庞大的数据量对多/高光谱图像数据压缩技术的性能、处理速度及可靠性提出了更高要求，迫切需要我们充分利用多/高光谱图像的相关性，在已有研究的基础上，提出更高性能的压缩方法。本文首先对多/高光谱图像的特征进行分析，包括空间相关性、谱间相关性及信息熵，为研究适用于多光/高光谱图像的无损压缩算法提供理论依据。然后简单介绍图论基础知识，详细介绍了针对多光谱图像的简单谱段重排和针对高光谱图像的自适应谱段重排，最后，结合LUT预测编码方法和LAIS-LUT预测编码提出适用于多光谱图像的简单谱段重排加LUT预测编码方法、简单谱段重排加LAIS-LUT预测编码方法和适用于高光谱图像的自适应谱段重排加LAIS-LUT预测编码方法。对本文提出的算法和目前常用的几种多/高光谱图像无损压缩方法进行了性能比较，结果证明，和其他无损压缩算法相比，本文提出的算法对于多光谱图像和高光谱图像均有较高的压缩比，考虑到星载的应用，又从复杂度和抗误码两个方面对提出的算法进行了评测。