本发明提供了一种遥感影像自适应特征选择分割方法及系统，包括数据准备，对高分辨率影像的裁剪和数据预处理；改进模型，基于基础模型网络添加设置自适应特征选择模块，所述自适应特征选择模块用于对不同特征图进行特征提取，通过对基础模型网络所得多个不同尺度或者不同感受野的特征图进行全局平均池化特征提取，利用全连接层和激活函数学习不同特征图重要程度的权重分布，根据权重分布进行特征筛选，实现自适应特征选择过程；对所得优化后的深度学习模型进行训练；根据训练所得优化后的深度学习模型对输入的可见光影像的分割结果。本发明不仅可以有效地提高分割模型精度，还可以降低模型的计算量，而且具有通用性、操作简单、性能强等优势。