针对常用多光谱图像压缩算法-把图像作为矩阵向量量化后再进行相应压缩处理-导致图像的本征结构被破坏、信息损失以及压缩效率低等问题,提出一种基于非负张量(NTD)Tucker分解的多光谱图像压缩算法。首先将多光谱图像的每个谱段进行二维提升整数5/3小波变换,消除多光谱图像的空间冗余。然后将所有谱段的每级小波变换的4个小波子带看作为4个NTD。对每个非负小波子带张量采用改进局部HALS-NTD算法进行Tucker分解,消除光谱冗余和空间残余冗余。最后,将分解的核心张量和模式矩阵进行熵编码。实验结果表明,本文提出的压缩算法具有良好压缩性能,在压缩比32∶1～4∶1范围内,平均信噪比(SNR)高于40dB,与传统多光谱图像压缩算法比较,提高了1.779dB,有效提高了多光谱图像压缩算法的压缩性能。