本发明公开了一种用于大数据量光谱遥感图像分类的非监督聚类方法。将原始数据划分为若干数据块，通过峰值密度搜索方法得到各数据子块的聚类中心；将聚类中心重新分成若干数据块，通过峰值密度搜索方法再次聚类，减少聚类中心数；重复分块‑聚类过程至可以用一个二维矩阵表征任意两个聚类中心的相似度，进而得到最终的分类结果。本发明方法的优势在于：适用性好，不仅可以用于谱段数较多的高光谱遥感图像分类，也适用于谱段数较少的多光谱遥感图像或谱段选择后的高光谱遥感图像分类；运算效率较高，分块处理减少了相似度矩阵的计算冗余，且由于各数据块的聚类处理相互独立，可采用并行处理加快分类速率。