本发明公开基于全局推理的轻量化混合卷积模型的高光谱分类方法，属于信息处理技术领域，主要用于小样本数据的高光谱图像分类。所述基于全局推理的轻量化混合卷积模型包括一层二维卷积、一层三维卷积和一个全局推理模块；加入全局推理模块，通过对不同区域间的上下文关系推理有效提取高光谱图像的全局特征和深层特征信息，以代替深层三维卷积的特征提取，大大降低了模型的复杂度和计算成本。公开数据集中的测试结果表明，本发明的分类性能优于当前最好的分类方法，仅需少量训练样本，就可有效提取高光谱图像的空‑谱联合特征，解决了仅使用二维卷积造成的信道关系信息缺失的问题以及采用深层三维卷积造成的模型复杂度和计算成本大大增加的问题。