针对基于卷积自编码进行空-谱联合的高光谱解混方法中，过度引入像元光谱之间的空间相关性导致丰度过于平滑的现象，提出一种结合注意力机制的双流卷积自编码高光谱解混方法（DSCU-Net）。首先，利用双流卷积网络分别提取高光谱图像的空间特征和光谱特征；其次，为了确保空间特征和光谱特征之间的平衡性，引入通道注意力机制对提取到的空间特征进行重加权，并对光谱特征和重加权后的空间特征进行融合；最后，使用融合后的特征进行高光谱图像重构，并将重构结果送入解混网络的主干网络中进行光谱解混。通过最小化两次重构误差进行解混网络的训练。为了验证所提方法的性能，在两个真实数据集上进行实验，并对复杂场景下算法的性能表现进行分析。结果表明，DSCU-Net能够有效减少过度引入空间相关性造成丰度过于平滑的现象，具有更好的解混性能。