本发明公开了一种多边形结构引导的高光谱图像单样本识别方法及系统，本发明包括：针对高光谱图像降维；对降维图像进行多尺度分割得到多尺度分割图；利用已知的单样本，结合多尺度分割得到的最细尺度的分解结果及光谱角距离，在单样本所在的多边形内扩充样本，随后搜索相似多边形，在相似多边形内部二次扩充样本，并利用扩充后的样本训练像素级的分类器识别模型；利用分类器识别模型对降维图像识别得到逐像素的初始识别结果；结合多尺度分割图优化初始识别结果再融合得到最终的识别结果。本发明针对农田场景或城市场景实现多边形结构引导的高光谱图像单样本识别，在解决样本数量不足问题的同时，能够提升识别精度并优化识别视觉效果。