通过非线性函数变换改进后的谱间Pearson相关分析可同时获取高光谱影像光谱间的综合相关系数(rcl)、相关类型和统计显著性水平; 研究发现, 非线性是高光谱影像的谱间相关性的主要类型。基于相关系数的波段相邻相关系数(rac)在自适应波段选择算法(ABS)中是为了表达波段的独立性, 然而发现ABS算法中rac并不能有效表达波段独立性。鉴于此, 提出了一种信息相邻相关系数(riac)和基于此指数改进的自适应波段选择算法(MABS)。使用公共数据和实验室采集数据, 对ABS、基于线性相关系数(rl)的MABS(rl)和基于rcl的MABS(rcl)等三种算法进行实验。结果表明: 在波谱范围和算法有效性及精度方面, MABS均优于ABS; MABS较好地兼顾了大信息量和强独立性原则, 其波段选择结果的光谱范围明显大于ABS; MABS(rcl)的光谱范围略大于MABS(rl); 三种算法的总体分类精度(OA)和Kappa系数的大小顺序均为: MABS(rcl)>MABS(rl)>ABS。