通过波段选择可以显著提高高光谱遥感图像分类与解混的效率。提出了两种改进的线性预测（LP）波段选择方法，用图像的偏度或峰度度量波段信息量，结合互信息（MI）或K-L散度度量波段间的相似性，选择本身信息量大，且彼此间最不相似的两个波段作为初始波段，再通过改进的线性预测选择后续波段。噪声波段的存在会影响波段选择的效果，导致分类或解混精度低于预期。为了减弱噪声波段的不利影响，进一步提出噪声波段去除的方法，基于小波域的熵估计每波段的噪声，去除噪声较大的波段后进行波段选择。真实高光谱图像波段选择后分类和解混实验结果表明，改进的基于线性预测的波段选择方法能明显提高分类和解混的精度和效率，是一种有效的高光谱图像降维方法。