ハイパースペクトル画像（HSI）の分類は、大規模データと計算集約型のトレーニングが必要であり、深層学習モデルの実際のリモートセンシングタスクへの展開を制限しています。本研究では、SpectralTrainというユニバーサルなトレーニングフレームワークを提案し、カリキュラム学習（CL）と主成分分析（PCA）を組み合わせて学習効率を向上させています。これにより、必要な情報を保持しながら、スペクトルの複雑さを徐々に導入できるため、計算コストを大幅に削減しつつスペクトル-空間パターンの効率的学習が可能となります。SpectralTrainは特定のアーキテクチャやオプティマイザに依存せず、古典的なモデルと最先端（SOTA）モデルの両方と互換性があります。インディアンパインズ、サリナス-A、新たに導入されたCloudPatch-7の3つのベンチマークデータセットでの広範な実験により、高い一般化能力を実証しています。訓練時間は2～7倍の短縮が可能で、小～中程度の精度変動が見られます。特に、雲分類への応用は気候関連のリモートセンシングでのポテンシャルを示しており、HSIモデルにおけるアーキテクチャ設計の効果的な補完としてトレーニング戦略の最適化が重要であることを強調しています。