本文利用遥感影像的光谱特征及其相关变换进行多特征建模，针对传统的SVM方法对多光谱反射影像分类精度不高的问题，将稀疏表示算法分解影像分类，并以宁夏平罗县沙湖地区遥感影像为例，通过提取多光谱红外影像变换中的归一化转化指数（NDVI）以及缨帽（KT）变换等特征，与反射影像的光谱特征相结合，生成稀疏分解的学习词典；根据学习字典计算每个像元的稀疏分解系数，得到整幅图像的稀疏表示特征。实验结果表明，无论在分类精度还是视觉效果上，本文算法都要采用传统分类方法。