本发明公开了一种高光谱分类方法及装置。当前高光谱遥感数据的维度和数据量大幅度增加，然而在数据降维之后会导致信息丢失，本发明中提出的高光谱分类方法通过约束非负矩阵分解的思想，克服了高光谱图像在非负矩阵分解降维之后标签信息丢失的缺点，此外以顶点成分分析算法计算得到的第一端元光谱矩阵作为约束非负矩阵算法的初值，使算法的运行速度加快，通过机器学习算法的分类信息来构造标签约束矩阵，能够有效提升高光谱图像的分类精度和分类速度，通过约束非负矩阵分解更新得到各类端元，有效的反映了各类地物的空间分布情况，解决了当前的光谱分类方法会造成高光谱图像在非负矩阵分解降维之后标签信息丢失，从而导致分类精度低的技术问题。