本发明公开了一种基于遥感数据的土地利用变化与碳储量定量估算方法，包括以下步骤：影像下载；影像预处理；土地利用分类；根据地面调查数据，计算地物碳密度；对各样地中碳储量和各个特征值进行相关性分析，选取具有显著相关的特征值用于建模；把筛选出的特征值进行归一化处理作为卷积神经网络的输入层，各样地计算的碳密度放入网络输出层，进行网络训练，利用训练出的模型，对待研究的区域进行碳储量定量估算。本发明基于多尺度卷积神经网络的分层学习架构，使得土地利用分类结果更佳。基于影像中不同的特征值和从地面调查数据中得到的碳密度，更好的拟合特征变量和碳储量间的非线性关系，提高最终区域碳储量定量估算结果。