高光谱影像中的噪声可以分为系统性噪声和随机性噪声两类。系统性噪声通常由传感器、光照条件或环境变化引起，包括条纹、光照不均和辐射偏移等；而随机性噪声则由于量测误差、电子设备本身的信噪比等因素导致，表现为随机的波动。对于高光谱影像中的噪声，必须采取相应的去噪方法以提高数据质量和信息提取的准确性。
去噪是高光谱影像预处理的重要环节之一。目前常用的去噪方法包括基于统计模型的滤波算法、小波变换、主成分分析、非局部均值滤波（NL-Means）等。统计模型的滤波算法依赖于对噪声分布的假设，对于已知噪声分布的情况下效果较好；小波变换可以通过频域分解和重建来实现去噪，适用于处理多尺度的噪声；主成分分析则通过提取主要特征来减少噪声的影响；非局部均值滤波则利用相似性来降低噪声水平。选择合适的去噪方法需要根据具体的噪声类型和数据特点进行综合考虑。
除了对高光谱影像本身进行去噪外，合理的数据采集和预处理也能够减少噪声的影响。例如，在数据采集阶段可以通过控制光照条件、提高传感器的信噪比等手段来减少系统性噪声的产生；在预处理阶段，可以对数据进行几何校正、大气校正等步骤，以大程度地保留有用信息并减少噪声的影响。
针对高光谱影像中的噪声问题，未来的研究方向将主要集中在更的噪声建模和去噪算法的开发上。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的高光谱影像去噪方法也将成为研究的热点之一，这将为高光谱影像的后续分析和应用提供更可靠的数据基础。
