在成像光谱仪使用前，光学遥感获取的都是全色图像数据或者多光谱图像数据。全色图像获取的是单波段图像数据，其处理与分析大多是基于图像纹理、灰度等信息（目标大小、形状、亮度等特征）和图像的空间分布特性。传统多光谱扫描仪仅有为数不多的光谱通道来获取光谱数据，一般是在红外及可见光范围记录几个或十几个波段，其光谱分辨率一般为100nm数量级，在实际应用中，一般依据不同的目的选择相应的波段进行图像的彩色合成，用于在复杂地物中突出感兴趣目标。高光谱遥感成像仪能够获取上百波段且光谱连续的图像数据，光谱分辨率高达10nm数量级。高光谱遥感获取的每个像素，其光谱数据不再是离散的线段，而是连续的光谱曲线，如果仍然采用多光谱遥感的三个波段彩色合成技术或者离散波段的特征组合分析，其处理效果和信息的利用率会降低很多。高光谱图像数据立方体是由传统二维图像空间信息和光谱空间信息构成的，其图像空间用于表述地物的空间分布，而光谱空间则用于表述每个像素的光谱属性，实现传统图像空间特征与光谱特征的有效融合，解决了传统科学领域“成像无光谱”和“光谱不成像”的历史问题。
由于具有较高的光谱分辨率，高光谱遥感能够解决许多在常规遥感中无法解决的问题。高光谱遥感具有以下主要特点（如图1-2所示）。
图1-2 高光谱图像特点示意图
（1）光谱分辨率高。传统的多光谱遥感器只能获取有限波段且光谱分辨率大于100nm的图像数据，高光谱遥感具有成百甚至上千的光谱波段，其分辨率可达纳米级，一般为10nm左右，有的甚至可达2.5nm（如加拿大的荧光线成像仪FLI等）。
（2）图谱合一。高光谱遥感数据获取的地物信息包括空间和光谱波段双重信息，既能够表现出地物空间分布的影像特征，又能够得到某一特定像素的辐射或光谱特征。
（3）光谱通道多，在成像范围内连续成像。传统的单波段图像和多光谱遥感图像的光谱波段数非常有限，且在成像范围无法连续成像；而高光谱遥感图像具有众多的光谱波段，且这些波段一般在成像范围内都是连续成像，因此能够获得精细的光谱曲线。
在数学上和概念上如何描述高光谱数据是决定数据处理方法的关键。目前高光谱数据可用图像空间、光谱空间和特征空间等三种不同的方式来表达（如图1-3所示），它们各有特点，所强调的信息和适用范围也有差异。
图1-3 高光谱图像三种空间示意图
从人眼的视觉角度来看，图像空间是一种最直观、最自然的表达方式。这种表达方式能够清楚地显示出图像中各个像素的空间位置关系，使得人们可以直观地判读和解译图像所提供的地物空间分布信息，并了解地物之间的几何邻域关系。高光谱的图像空间与普通二维图像类似，仅是用待测像素光谱反射率代替了传统图像中的像素灰度值。这种表达方式在高光谱图像某些处理领域非常有用，例如，在局部检测的窗口设计过程中，可以根据目标的空间大小确定局部窗口范围，进而更精确地进行目标检测。但不足之处在于，其只能表示一个光谱波段的信息，并不能充分地反映高光谱遥感数据各个波段之间的相互关系。
高光谱图像数据的光谱空间提供了每个像素的光谱信息，可以将其理解为一个以波长和光谱反射率为横、纵轴的二维坐标空间，光谱空间中的每一条光谱曲线都代表一个独立的像素在不同波长范围上的光谱反射率变化。高光谱遥感数据的每个像素都可得到近似连续的光谱曲线，不同种类的地物对应的光谱曲线的变化趋势不尽相同，而同一类地物的光谱响应曲线比较相近。根据这一特点，各像素的光谱可以用于地物分类或目标识别。然而，在实际情况中，由于受到很多因素的干扰，特别是噪声和混合像素的存在，地物的光谱响应曲线常常会出现“同物异谱”和“异物同谱”的现象，这对基于光谱信息的高光谱图像处理技术提出了难题。
高光谱图像数据的特征空间通过另一种表达方式反映数据的光谱响应，可理解为对数据的光谱空间取样。其较高的特征维数构成了一个具有高维凸体结构的高维特征空间，特征空间中的高维几何关系体现了不同地物的差异程度。从数学的角度，特征空间便于模式识别处理，充分利用了像素在所有波段的光谱信息，能够得到较好的处理效果。在实际应用中，多数像素为混合像素，像素在凸体中的不同位置可以表现其组分组成及混合比例。然而，由于这种并不直观的表达方式使得不同地物的分布方式难以描述，同时也对算法的复杂度提出了挑战。
由于成像光谱系统获得的连续波段宽度一般在10nm以内，因此这种数据能以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征的地表物质。这一点在地质矿物分类上具有广阔的应用前景。而陆地卫星传感器，如MSS和（TM）遥感器，则无法探测出这些具有诊断性光谱吸收特征的物质，因为它们的波段宽度一般在100～200nm（远宽于诊断性光谱宽度），且在光谱上不连续，如图1-4所示。一个TM波段内只记录一个数据点，而用AVIRIS记录这一波段范围内的光谱信息则须用10个以上的数据点。多光谱（TM）与高光谱（AVIRIS）数据光谱曲线的差异如下：TM波段相对较宽且光谱不连续，而AVIRIS几乎是连续光谱。显然高光谱数据对于反映地物详细的光谱特征明显优于传统的多光谱遥感数据，在地物遥感中，可以利用高光谱数据区分复杂多样的地物覆盖类别。例如，Landsat的TM数据在可见光—近红外的6个通道内，光谱分辨率在60nm左右，在对地物进行遥感探测时，有时不能很好地反映其光谱特征。而成像光谱仪分辨率在该范围一般为10nm以下，因此对地物进行高光谱数据获取可以得到更多的反映地物的属性信息。
图1-4 多光谱遥感（左）及高光谱遥感（右）数据示意图XEpdm3p0PuULcgvEJLU5Z/gvTtuV3E5hEuvJjN40bbwxB3yBXb+UP4bLr85iK5zp