本发明公开了一种遥感图像对抗样本的软阈值防御方法，将正确分类的遥感图像和对抗样本保存在同一类验证集中,删除在验证集中不能正确分类的遥感图像；将原始图像作为正面样本，将对抗样本作为负面样本，对保存的验证集中的图像重新分类；结合分类的输出置信度，得到新数据集；在新数据集上训练一个逻辑回归模型；通过原始图像和对抗样本的决策边界获得输出置信度的阈值；将当前输入图像的输出置信度和所述防守软阈值相比较，判断当前输入图像是否是一个对抗样本。本发明可有效防守遥感图像场景分类问题中的对抗样本的攻击，卷积神经网络的愚弄率被降低到0。