高光谱遥感技术是20世纪末发展起来的，是融合电磁学、光学、信号处理等多学科交叉领域的新兴学科。与传统遥感技术相比，高光谱遥感技术在获取地面信息的同时，还可获取丰富的地物光谱信息，使其在农业、林业、地质、环境、军事等不同领域得到了广泛的应用。随着空间分辨力和谱间分辨力的不断提高，高光谱遥感图像的数据量呈指数量级增长，给传输和存储带来了巨大的压力。因此研究高光谱图像压缩算法对高光谱遥感技术的发展有着至关重要的意义。本文针对高光谱遥感图像在实际应用中面临的数据量庞大，信息获取和数据传输之间的矛盾日益加剧等一系列问题，对基于冗余字典的高光谱遥感图像的稀疏表示和压缩算法进行了深入研究。主要研究内容如下：(1)实现了基于冗余字典的高光谱遥感图像的稀疏表示。该方法能够以较少的数据量更好地描述高光谱图像中的特征信息，是一种有效的高光谱图像表示方法。(2)研究了一种基于稀疏表示的高光谱遥感图像的压缩方法。该方法在对高光谱遥感图像进行稀疏表示的情况下，采用比特平面编码对稀疏表示系数进行压缩，获得了较高的压缩比。(3)完成了对高光谱遥感图像的重建，并获得了良好的重建效果。本文进行了大量仿真实验，实验结果表明本文算法能够取得良好的压缩效果和良好的重构效果，在不同的高光谱图像库中具有较好的通用性。