本发明公开了一种基于记忆性多点交叉引力搜索的特征选择方法，其方法设定每个粒子为一个最优特征子集的备选解，通过波段子集评价函数评估备选解的质量，并引导粒子进行信息交流，完成快速收敛；质量最好的粒子对应的解即为最优光谱特征子集。为了提高算法的自适应性，本发明基于引力搜索算法提出了基于种群进化程度的信息交流机制：勘探阶段基于多点交叉策略充分向种群内其他粒子学习，进行广泛的搜索；开发阶段集中向种群和自己的最优经验学习，保证快速的收敛。本发明能够选出波段数少且可以得到稳定分类结果的最优光谱特征子集，从而解决高光谱遥感影像数据冗余度高导致的计算复杂、分类精度低等问题。