Die Auswertung von Hyperspektraldaten spielt heute in Wirtschaft und Forschung eine immer größere Rolle. Die Anwendungsgebiete reichen von der Einschätzung von Sturm- und Brandschäden über die Bestimmung von Landnutzungsklassen bis hin zur Entdeckung von Mineralien und Bodenschätzen. Aufgrund ihres Datenvolumens stellt die Übertragung von hyperspektralen Datensätzen jedoch ein nicht zu unterschätzendes Problem dar. Deshalb wird eine Kompression der Daten vorgenommen, um die zu übertragende Datenmenge zu reduzieren. Da bei der Anwendung verlustfreier Kompressionsverfahren im allgemeinen keine befriedigenden Kompressionsraten erzielt werden können, muss auf verlustbehaftete Kompressionsmethoden zurückgegriffen werden. Die Anwendung solcher Methoden ist in der Fernerkundung jedoch noch immer umstritten, da keine standardisierten Verfahren zur Bewertung des Informationsverlustes existieren. Ziel dieser Arbeit ist es nun, ein geeignetes Verfahren vorzustellen, das die speziellen Eigenschaften von Hyperspektraldaten nutzt und es ermöglicht, bei der Kompression derartiger Daten hohe Kompressionsraten zu erzielen, ohne nennenswerte Qualitätsverluste in Kauf nehmen zu m'ussen. Somit wird eine Übertragung der Daten im Internet in kürzerer Zeit ohne Einbußen in Bezug auf die Anwendbarkeit der Daten möglich. Der verwendete Algorithmus ermöglicht dem Anwender, die Qualität der zu übertragenden Daten durch eine Vielzahl an Parametern selbst zu bestimmen. Neben einer möglichen verlustfreien Übertragung lassen sich auch bei hohen Kompressionsraten qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen. Für die Anwendung in typischen Browserapplikationen werden bei einer Kompression von 60:1 noch akzeptable Ergebnisse erreicht.