本发明提出了一种基于堆叠宽度学习的高光谱图像分类方法和系统，首先对输入图像进行预处理，包括归一化、小波分解以及差分；其次，选取少量的样本作为训练样本，利用堆叠宽度学习模型学习高光谱图像的空谱特征；然后，利用训练样本训练得到宽度学习分类器，最后，将测试样本的特征输入到训练好的宽度学习分类器中得到类标签。利用本发明的堆叠宽度学习模型可以获得更加抽象的空谱特征，因此本发明的方法可以得到非常精确的分类结果。由于宽度学习的特性，本发明具有较小的样本复杂度，仅需要少量的训练样本就可以得到比较好的分类结果，因此其更利于实际应用。