利用高光谱图像空间、谱间相关性不同的特点,本文提出了一种基于混合整型变换和三维分层树集合划分算法(3D-SPIHT)的高光谱图像无损压缩方法,首先将波段进行分组,针对每一分组,采用不同的整型变换技术去相关,然后对变换系数进行系数重组,采用高效的基于小波系数特点的3D-SPIHT编码方法得到嵌入式码流,具有一定的抗误码性能.实验结果表明,该方法能够有效的去除高光谱图像的空间和谱间相关性,与现有的国际标准JPEG-LS、JPEG2000和基于三维离散余弦变换(3D-DCT)或三维离散小波变换(3D-DWT)的编码方法相比,压缩后的平均比特率均有明显降低.