针对遥感图像中高光谱数据的分类问题，提出一种基于堆叠稀疏自动编码器（ＳＳＡＥ）深度学习特征表示的高光谱遥感 图 像 分 类 方 法；首 先，将光谱数据样本进行预处理和归一化；然 后，将 其 输 入 到ＳＳＡＥ中进行特征表示学习，并通过网格搜索来获得最优网络参数，以此获得有效的特征表示；最后通过支持向量机（ＳＶＭ）分类器对输入图像特征进行分类，最 终实 现 遥感图像中像素的分类；在两个标准数据集上的实验结果表明，该方法能够实现准确的高光谱地物分类。