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高光谱遥感的地质应用很大程度上要依赖于相关的信息处理、分析方法与技术的进展，这些方法一方面要借助于一般的信息处理、分析技术及相关的数学方法，同时也要紧密结合地质应用本身的特点。因此，高光谱地质应用的技术具有其独特的特点。在此，将从几个主要的方面对高光谱地质应用的主要技术进行概括。
（1）光谱微分技术（spectralderivative）：光谱微分技术包括对反射光谱进行数学vwin 和计算不同阶数的微分(差分)值，以确定光谱弯曲点和最大最小反射率的波长位置。光谱微分强调曲线的变化和压缩均值影响。一般认为，可用一阶微分去除部分线性或接近线性的背景、噪声光谱对目标光谱（须为非线性的）的影响。
（2）光谱匹配技术（spectralmatching）：光谱匹配技术包括图像光谱对参考光谱的匹配，或图像光谱与光谱库的比较，以求出它们之间的相似性或差异性。
CCSM（crosscorrelogramspectralmatching）交叉相关光谱匹配考虑图像光谱和参考光谱之间的相关系数、偏度和相关显著性标准。通过计算图像光谱（包括测试光谱）和参考光谱（实验室或已知像元光谱）在不同光谱位置的交叉相关系数，绘制交叉相关曲线图。
（3）混合光谱分解技术（spectralunmixing）：这类技术主要分析光谱数据以确定在同一像元内不同成分（目标）所占的比例或识别在已知端元组分（endmember）分析中其它的组分。由于图像分辨率的限制，图像中存在大量的混合像元。混合像元分解技术就是提取像元中不同地物类别（端元组分）丰度的方法。已被广泛应用于许多地质制图中。
此外，光谱吸收指数（Spectralabsorptionindex）可进行高光谱遥感图像处理和识别光谱吸收特征，也可进行混合光谱的分解。
（4）光谱分类技术(spectralclassification)：在高光谱遥感的地质应用中，光谱分类技术也很重要，可用于有关矿物成分或岩性的识别与制图。主要的方法包括传统的最大似然方法、人工神经网络方法、支持向量机方法和光谱角制图方法（SpectralAngelMap-per,SAM）。
（5）光谱特征提取（spectralfeatureextraction）：特征是对象所表现出来的各种属性和特点。这里的特征提取包括：按照一定的准则直接从原始空间中选出一个子集，即波段选择；另一类是在原始特征空间和新特征空间之间找到某种映射关系，在新特征空间中选择子集（子空间）。
（6）模型方法（modeling）：即基于矿物和岩石的散射和吸收光谱性质模拟反射光谱的各种模型方法，是从物理原理入手、从本质上理解认识岩石矿物光谱的物理机制与物理过程，建立光谱数学物理模型，识别并定量提取岩石矿物信息。
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