高光谱图像（HSI）为土地覆盖物提供了数百个狭窄的光谱带，因此可以为土地覆盖物分类提供更强大的判别信息。 但是，HSI受高维诅咒的困扰，因此尺寸减小和特征提取对于HSI的应用至关重要。 在本文中，我们提出了一种结合低秩表示和局部线性嵌入（LRR LLE）的HSI的无监督特征提取方法。 所提出的方法可以同时使用HSI内的频谱和空间相关性，其中LRR考虑了空间邻居之间的相关性，对低秩子空间和LLE的并集内在属性进行建模。 在真实的HSI数据集上进行了实验，分类结果表明LRR LLE提取的特征比现有方