本发明公开了一种基于深度残差网络和边缘保护滤波的高光谱影像分类方法，涉及高光谱图像处理技术领域。该方法包括：利用主成分分析的方法对原始高光谱影像数据进行特征提取，将第一主成分特征作为引导图像，前三主成分特征作为输入图像；通过联合双边滤波提取出影像特征后进行图像叠加；构建一种深度残差网络模型并采用该模型对原始空谱特征进行处理提取出影像的深层空谱特征；将提取的空谱特征输入到Softmax分类器完成影像分类。该方法综合了联合双边滤波与深度学习模型的优势，缓解了卷积神经网络分类中的过拟合问题，在顾及边缘信息的基础上能够充分提取和利用影像的深层空谱特征，有效提高高光谱影像的地物分类精度。