由于城市地表组成的复杂性,基于单核函数的支持向量回归模型很难满足精度。本文结合空间-光谱组合核函数和支持向量回归,提出了一种提取高光谱影像不透水面丰度的改进算法。首先从高光谱遥感图像上提取波谱特征和多通道灰度共生矩阵空间纹理特征,选取研究区10%像元特征数据作为训练数据,以线性加权求和核为多核组合方式,建立结合光谱信息和空间信息的组合核支持向量回归模型。然后,用生成的回归模型预测未知像元不透水面丰度值。最后,对实验结果进行评价。在模拟数据试验中,本文算法比单核回归均方根误差平均降低1.4%,决定系数比单核回归平均提高0.6%。在Hyperion数据两组试验中,该算法比单核回归均方根误差平均降低1.8%,决定系数比单核回归平均提高11.7%。模拟和真实两种高光谱数据实验中,本文算法均得到了空间形态上更准确的不透水面结果,单核回归结果存在失真现象。研究结果表明:本文算法能够有效提取城市不透水面丰度,与单核方法相比有较明显的精度提升。