本发明提供一种基于静止卫星遥感数据的气溶胶类型识别方法。该方法包括：利用地基数据中的气溶胶光学厚度，生成真实气溶胶类型标签；与Himawari‑8/AHI静止卫星数据、云产品数据进行空间和时间上的匹配，生成训练和验证样本，并进行预处理和独热编码操作；利用XGBoost分析训练和验证样本中光谱特征信息的重要性，并将重要性低的波段剔除；联合时间、空间和光谱三个维度信息，作为神经网络的输入特征联合约束气溶胶类型识别；建立全连接神经网络模型，得到固定气溶胶类型识别模型，将Himawari‑8/AHI静止卫星数据和云产品数据输入以对气溶胶类型进行预测。本发明仅利用Himawari‑8/AHI静止卫星数据及云产品数据进行气溶胶类型识别，具有卫星观测数据客观合理、气溶胶类型识别精度高等优点。