La fatiga puede llevar a respuestas lentas, errores de juicio, ilusiones de vuelo y otros problemas para los pilotos, lo que podría provocar fácilmente accidentes graves de vuelo. En este trabajo, se utilizó un dispositivo portátil de espectroscopía funcional en el infrarrojo cercano (fNIRS) para registrar los cambios en la concentración de hemoglobina de los pilotos durante las misiones de vuelo. Los datos fueron preprocesados y se determinaron 1080 muestras válidas. Luego, se extrajeron el valor medio, la varianza, la desviación estándar, la curtosis, la asimetría, el coeficiente de variación, el valor máximo y el rango de oxihemoglobina (HbO) en cada canal. Estos índices se consideraron como la entrada de un autoencoder apilado de eliminación de ruido (SDAE) y se utilizaron para entrenar el modelo de identificación del estado de fatiga de los pilotos. Se estableció el modelo de identificación del estado de fatiga de los pilotos. La precisión de identificación del modelo SDAE fue del 91.32%, lo que fue un 23.26% y un 15.97% más alto que el de los modelos de análisis discriminante lineal (LDA) y máquinas de soporte vectorial (SVM), respectivamente. Los resultados muestran que el modelo SDAE establecido en nuestro estudio tiene una alta precisión de identificación, lo que puede identificar con precisión diferentes estados de fatiga de los pilotos. La identificación del estado de fatiga de los pilotos basada en fNIRS tiene una importante significación práctica para reducir los accidentes de vuelo causados por la fatiga del piloto.