多光谱遥感，是利用多个波谱通道的传感器对地物进行同步成像，它将物体反射辐射的电磁波信息划分成若干波谱段进行接收和记录。其原理类似于“分色摄影”，获得的多波段影像经过彩色合成得到信息量高于单波段影像的彩色影像。高光谱遥感又叫成像光谱技术，是一种图谱合一的成像方式，获得比多光谱更窄更多的光谱段，是当前遥感的前沿领域。国际遥感界普遍认为光谱分辨率在λ/10数量级范围称多光谱，如美国的Landsat系列的MSS多光谱扫描仪（Multispectral Scanner），TM专题制图仪（Thematic Mapper），ETM+增强型专题制图仪(Enhanced Thematical Mapper Plus)，法国的SPOT等，λ/100数量级称高光谱，λ/1000称超光谱。伴随着遥感空间分辨率发展的是图像解译的效率和精确度。39510
彩色合成的目的主要是彩色增强而并非彩色复原，合成的颜色通常与自然色不同，所以称为假彩色合成。当前对于波段选取的研究，主要有以下几类：
（1）基于信息量的波段选择方法。某些情况下应用的熵与联合熵法，其值越大，图像信息量越大；Sheffield C提出的协方差矩阵特征值法，选取波段组合时以信息量丰富为首要前提，同时考虑了波段的相关性；美国Chavez提出的最佳指数法将单波段信息和各波段相关性作为选择最佳波段的重要指标，计算简单，易于实现，且更接近最佳波段选择原则（王国明，1999）；国内谷延峰等人针对联合熵算法波段选择算法中各波段相关性高的问题，提出了自动子空间划分法ASP（Auto-Subspace Partition），将全部波段分为若干子空间，再进行波段选择；刘春红，韩瑞梅等通过研究OIF法的局限性，提出了自适应波段选择法（Adaptive Band Selection，ABS），这种方法顾及空间相关性的同时对于谱间相关性也加以研究（韩瑞梅，2011）；姜小光等人提出了波段指数法（Band Index，BI），思路类似于自动子空间划分法；国内刘雪松等人利用K-L散度（Kullback–Leibler pergence）根据信息量贡献程度选择波段（王艺婷，2015）。
（2）基于类间可分性的波段选择方法。对于分类而言，要求所选择的波段有利于研究地物的分类，同时各类在波段上的统计距离较大易于分类。衡量类间可分性的指标主要分为两种，从空间文角度，例如适合一文特征空间与单变量的研究的均值间的标准距离，类间离散度能够推广到多变量的相关情况；描述多文特征空间的B（Bhattacharyya）距离和J-M（Jeffreys - Matusita）距离。从光谱文角度，如通过不同类别在每个波段的波谱差距值来比较类别间的差距的光谱混合距离，衡量指标有绝对值距离、欧氏距离、马氏距离等；通过不同类别的光谱向量之间的夹角余弦值来研究光谱的相似性的光谱角度制图法SAM（ Spectral angle mapping method），缺陷是这两种方法没有考虑波段的相关性（苏红军，2008）。论文网
（3）基于聚类的波段选择方法，如K均值聚类，谱聚类，层次聚类等。
（4）基于其他算法的波段选择方法，如模糊数学法。（郭雷，2011）
（5）基于地物光谱响应特征的波段选择方法，主要有包络线去除法、傅里叶变换法、小波分解法等等。这类方法的思路就是通过某些方法探索光谱曲线中细微差别和一些特征来进行波段选择（夏威，2013）。 多光谱遥感国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_39830.html