在本文中，提出了一种新颖的光谱空间低秩子空间聚类算法（SS-LRSC），用于聚类高光谱图像（HSI）。 通常，直接使用传统的.LRSC框架无法充分利用原始空间域中的样本相关性。 因此，提出的方法利用新颖的调制策略来修改低秩表示矩阵，该矩阵充分利用了结构相关性。 具体地，首先将频谱和表示相似度加权矩阵应用于调制表示矩阵。 进一步结合了另一种基于局部空间双边滤波的调制。 最后，将调制方法集成到LRSC框架中。受益于调制方法的功能，SS-.LRSC可以捕获数据的结构相关性和固有特征信息，从而为恒指。