特征提取是光谱数据挖掘中非常关键的一部分，它可以有效的将光谱测量数据中的成分进行一系列的操作，并把有效数据提取出来。特征提取的方法有关光谱数据后续处理的质量和稳定程度，是一项非常复杂的方法。光谱数据挖掘中的特征提取方法主要有三种，主成分分析提取方法、最小噪声分离变换提取方法、独立成分分析提取方法。本文对这些特征提取方法的原理和优缺点进行了分析，从不同的角度讨论的每个方法的特点，希望可以能够使高光谱数据处理能够更加适应各种高度混合的数据。