本发明公开了一种基于多尺度特征融合与增强的遥感影像建筑物提取方法，包括：采集目标区域的遥感影像并进行预处理，将预处理后的遥感影像输入预构建的建筑物提取模型中进行建筑物提取；其中，建筑物提取模型的构建过程包括：采用编码‑解码结构构建深度学习网络模型，深度学习网络模型包括编码阶段和解码阶段，并且在编码阶段和解码阶段之间引入多尺度特征融合模块和双通道池化加权模块；本发明能够提高建筑物语义分割的准确率的同时，大大减小了网络模型参数量，提高了训练和识别的速度；进而提升建筑物提取模型的性能，提升建筑物提取的精度。