随着遥感技术的不断发展，多光谱和高光谱图像在地球观测、环境监测、农业、林业、水资源管理等领域得到了广泛应用。然而，这些图像的数据量通常非常大，传输和存储成本也很高。因此，如何有效地压缩这些图像数据，成为了一个重要的问题。

BS ISO 24121提供了一种基于光谱预处理变换的多光谱和高光谱图像压缩方法。该方法的基本思想是将原始图像转换为频域，然后对频域数据进行预处理变换，最后再将变换后的数据进行压缩。这种方法可以有效地减少图像数据的冗余性，从而实现更高效的数据传输和存储。

具体来说，该方法包括以下步骤：

1. 将原始图像转换为频域。这可以通过傅里叶变换或小波变换等方法实现。

2. 对频域数据进行预处理变换。这里采用的是一种基于光谱预处理变换的方法，即将频域数据按照波长进行排序，然后对每个波长的数据进行变换。这种方法可以有效地减少数据的冗余性，从而提高压缩效率。

3. 将变换后的数据进行压缩。这可以采用各种压缩算法，如JPEG、JPEG2000、LZW等。

需要注意的是，该方法并不适用于所有类型的多光谱和高光谱图像。具体而言，该方法适用于具有较强相关性的图像，而不适用于具有较强独立性的图像。因此，在使用该方法进行压缩之前，需要对图像的相关性进行评估。

此外，BS ISO 24121还规定了一些与多光谱和高光谱图像压缩相关的术语和定义，以及一些测试方法和性能指标，以便对压缩算法进行评估和比较。这些术语和定义包括：多光谱图像、高光谱图像、光谱预处理变换、压缩比、信噪比等。

总之，BS ISO 24121提供了一种有效的方法，以减少多光谱和高光谱图像的数据量，从而降低数据传输和存储的成本。该方法基于光谱预处理变换，可以有效地减少数据的冗余性，从而提高压缩效率。然而，需要注意的是，该方法并不适用于所有类型的多光谱和高光谱图像，需要对图像的相关性进行评估。

相关标准
- ISO 19115:2003. 地理信息. 元数据
- ISO 19123:2005. 地理信息. 模式
- ISO 19130:2015. 地理信息. 遥感数据压缩
- ISO 19131:2007. 地理信息. 数据质量
- ISO 19139:2007. 地理信息. 元数据实现规范