随着空间和谱间分辨率的不断提升，多/高光谱图像在提供了丰富的地物信息，使图像在遥感领域的应用大大扩展的同时，也使图像数据量急剧增长，给数据的存储和传输也带来了巨大压力。如何有效利用多/高光谱图像的空间和光谱特性，研究出高效的多/高光谱图像压缩算法是目前遥感成像技术中迫切需要解决的问题之一。本文从多/高光谱遥感技术的起源和发展出发，以图像压缩国际标准为参考，并以多/高光谱图像的压缩技术和编码原理为基础，对多/高光谱图像有损压缩算法进行了研究。首先分析了多/高光谱图像的空间和谱间相关性特征，为图像压缩算法提供了理论依据。然后深入研究了谱间最优KL变换及其定点化，并结合JPEG2000标准提出两种基于KLT和JPEG2000的多光谱图像有损压缩算法。最后研究了子带分类和谱带分组方法，并以A3DSPIHT编码为基础，提出基于子带分类和3DSPIHT的高光谱图像有损压缩算法。结果表明，本文提出的两种基于KLT和JPEG2000的多光谱图像有损压缩算法与JPEG2000相比，都有更好的压缩效果，并在压缩性能和算法复杂度方面，两种方案有着各自的优势。而提出的基于子带分类和3DSPIHT的高光谱图像有损压缩系统与A3DSPIHT相比，也有着良好的压缩性能。