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降维对于高光谱图像解译具有重要意义。基于二阶统计量分析的经典主成分分析方法在降维过程中会丢失小目标信号。为解决这一问题,本文中引入高阶统计量作为投影指标对主成分分析方法进行拓展,提出了一种基于不同统计量描述的混合逐次投影的高光谱图像降维算法。该方法在保持主成分分析优点的同时,有效结合了非正交向量投影的特点,可以在降维后的低维空间中保留异常信号成分。真实高光谱图像数据的实验结果证明,该方法相对于主成分分析可以提取更加完整的低维信号子空间。