本发明公开的一种无监督的高光谱遥感图像空谱特征提取方法。旨在提供一种可以实现对高光谱遥感图像的无监督空谱特征提取，能够获得更高高光谱影像分类精度的图像空谱特征提取方法，本发明通过下述技术方案实现：按指定尺度将原始图像分割成相同大小不重叠的子图像块，并对每个子图像块进行张量鲁棒性投影学习运算，得到低维特征表示的低维投影矩阵；以三阶张量运算完成高光谱数据的空间结构挖掘，将低维投影融入张量鲁棒性主成分分析模型，构建无监督张量鲁棒性投影学习模型，获取每个子图像块的低维特征；按设定比例划分训练集和测试集，利用最近邻分类器对测试集进行分类，得到测试样本的类别，实现对高光谱遥感图像的无监督空谱特征提取。