本申请公开一种基于葵花静止卫星的降水反演方法及系统。所述方法包括：预先选取大量卫星通道数据和高程数据作为第一训练样本集，并选取大量站点实况降水统计量作为第二训练样本集；将第一样本集和第二样本集输入卷积神经网络中进行训练，经三层卷积分类器和残差神经网络回归器，得到晴雨模型集和降水强度模型集；采集当前站点的卫星通道数据和高程数据，将当前卫星通道数据和高程数据输入晴雨模型集，确定当前站点为降水区域或非降水区域，对于降水区域，将降水区域的降水统计量输入降水强度模型即，输出卫星反演实况降水指数。本申请基于神经网络的晴雨分类和降水强度模型结合使用的方法，提高降水反演的准确率。