本发明针对高光谱影像，公开了一种基于局部到全局注意力机制的上下文信息提取的深度学习高光谱分类方法，主要包括：采用编码和解码的全卷积分类框架，可以同时顾及全局空谱信息，实现快速分类；模仿人类视觉感知机理，在网络的编码器模块设计一种局部到全局上下文信息感知的网络架构，实现顾及上下文信息的高级语义特征提取；在网络的解码器模块，设计一种通道注意力的模块，实现局部‑全局信息的自适应融合。本发明能够适用于海量高维非线性数据结构的高光谱影像精细分类，极大改善了高光谱影像分类结果中错分孤立区域现象，是一种快速精确的地物精细分类方法，可满足高光谱影像实时快速精细分类制图的需求。