本发明公开了一种采用全局‑局部通道注意力模块校准高光谱特征方法，包括：通过骨干网络提取高光谱原始图像的深度语义特征，得到局部高光谱特征图；采用全局‑局部通道注意力模块，通过压缩、复制、连接、激励和校准五个步骤，实现重新校准所述局部高光谱特征图。本发明提出了一个全局‑局部通道注意力模块以即插即用的方式工作，以像素方式灵活且精确地重新校准通道特性响应，增强了有用信息，抑制了无用信息，重新校准的特征映射，减少了冗余和噪声，有效地提高了基于深度学习网络的高光谱图像分类方法的性能，可以应用于任何现有的基于深度高光谱图像分类中，同时无需额外的计算成本。