本发明公开了一种基于对尺度内卷网络的高光谱图像分类的方法，该方法包括：对原始高光谱数据进行最大最小归一化；构建自适应光谱去噪网络提纯归一化后的数据；构建空间卷积子网络与内卷子网络，并在网络中嵌入Dropblock模块提高网络泛化能力；构建自编码器模块，并将重建损失施加正则化以保持图像原本特征；融合空间卷积子网络与内卷子网络，并同时训练自编码器模块，最终得到分类识别结果。本发明构建的内卷网络更加关注于高光谱数据的光谱特征，并且融合了空间卷积网络以完善模型的空间特征提取能力，同时引入的Dropblock模块更进一步地提高了模型的泛化性，而自编码器模块能够保持重建图像的质量。