本发明公开了一种基于增量式学习的高光谱的杆状物识别方法，属于高光谱成像与深度学习领域。根据高光谱图像与类别标签，先通过神经网络对各个类别进行计算，得出不同类别物质的置信水平和特征信息，计算出物质的特征中心，向训练好的神经网络模型中输入新的光谱数据，根据特征信息与各类物质的特征中心的距离，确定未知物质的类别是已知还是未知类别，最后通过增量式学习的方式更新物体的特征中心以及创建新的类别，提高网络对于未知杆状物的识别精度和训练效率。本发明将卷积神经网络的卷积层输出作为特征信息，将全连接层的输出作为置信水平，确定了物体的特征中心，为后续的识别和学习提供了标准，提高了基于深度学习的光谱图像识别的精度。