一种基于自学习的遥感多光谱数据半监督标注方法，涉及数据标注领域，包括：获取研究区域内的遥感多光谱影像数据，确定待分类目标的类别信息，将遥感多光谱影像数据进行图像融合；在研究区域内选择样地，记录样地内待分类目标的类别信息，结合融合遥感多光谱影像数据确定样地内待分类目标与融合遥感多光谱影像数据的像素对应关系，获取融合遥感多光谱影像数据的像素类别信息；将种子点数据作为初始带标签数据，利用主成分分析方法去除波段之间的多余信息；利用处理后的带标签数据采用随机森林算法构建分类模型；对无标签数据进行分类，剔除异常点，多次迭代后获得自标注数据集。本发明对手动标注数据量要求低，精度高，分类速度快，抗噪能力强。