本发明公开了一种基于注意力网络尺度特征融合的遥感场景分类方法，该方法包括：输入包括多种类型遥感场景图像的训练数据集；对训练数据集进行预处理；通过卷积神经网络提取遥感图像多个尺度的特征，使用多选框注意力网络模型得到图像不同尺度下的关注区域，对关注区域进行裁剪和缩放并输入到三层网络结构中；融合原始图像不同尺度的特征及其关注区域的影像特征，并且利用LBP全局特征表达，并输入到网络全连接层来完成分类预测；将训练数据集的图像输入多选框注意力网络模型MS‑APN进行学习训练；通过训练好的多选框注意力网络模型MS‑APN进行遥感图像的场景分类。本发明能提取到遥感图像的多尺度和多角度特征，具有较好的遥感图像的场景分类识别效果。