本发明公开的一种稀疏判别张量鲁棒性PCA的遥感图像去噪方法，旨在提供一种能更有效除去高光谱图像中噪声的去噪方法，本发明通过下述技术方案实现：对输入高光谱遥感图像进行图像分割，按固定尺寸，将高光谱遥感图像分割成不重叠的张量数据块；分别对每个张量数据块进行稀疏判别张量鲁棒性主成分分析：先将张量数据块分解为低秩分量、稀疏判别分量和稀疏噪声分量，构建稀疏判别张量鲁棒性主成分分析模型，迭代求解该模型得到去噪后的张量数据块，获得去噪图像；对重构去噪后的无噪声数据按比例划分训练集和测试集，最后将训练集和测试集输入到分类器，通过分类器输出所有测试样本的类别标记，实现对高光谱遥感图像去噪效果的评估。