本发明属于高分辨多光谱数据PCA降维算法技术领域，公开一种基于异构计算的高分辨多光谱数据PCA降维算法的加速计算方法：步骤一、实现高分辨多光谱遥感数据的多维数据体的读取和加载；步骤二、通过基于循环分裂窗算法的异构计算方法来求解单维度数据的非背景像元的自比例加权平均值；步骤三、实现单维度数据的非背景像元数据的中心标准化；步骤四、通过异构计算方法求解数据体的各维度间的协方差矩阵；步骤五、利用基文斯旋转矩阵迭代法来求解协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；步骤六、求解多维像元向量在各个主成分上的投影；步骤七、获取和存储经投影计算后的若干个主成分波段的结果数据，本发明能实现大数据体量下的PCA降维算法的加速优化。