本发明涉及遥感技术领域，具体公开了基于GIS空间数据制作遥感影像深度学习样本的优化方法，包括以下步骤：S1、获取多边形数据；S2、通过折点坐标计算多边形的最小边界矩形；S3、设置学习样本的长度阈值为S₀，计算最小边界矩形长边的长度S₁，若S₁≤S₀，则最小边界矩形为裁剪单元，并进入S5，若S₁>S₀，则进入S4；S4、沿最小边界矩形的长边进行划分，将最小边界矩形划分为多个裁剪单元，直至裁剪单元的长度S₂≤S₀后，进入S5；S5、用裁剪单元对影像数据或者用裁剪单元中的多边形部分对影像数据进行裁剪，得到学习样本，对学习样本进行编号。本发明的基于GIS空间数据制作遥感影像深度学习样本的优化方法，能够提高机器学习的精度和速度。