本发明公开了融合多时相信息和分通道密集卷积的遥感图像去云方法，属于遥感图像处理技术和深度学习技术领域，用于遥感图像的去云处理，包括：获取与待去云图像时相相近的遥感图像作为补充遥感图像，采用云和阴影检测方法提取所有图像中被云遮挡的区域，对补充遥感图像各遮挡区域进行交集运算得到一特定区域，再将该区域与待去云图像的遮挡区域进行差集运算和交集运算从而去云，差集运算的区域采用多时相信息补充的方法，交集运算的区域采用去云网络模型；将训练数据集的遥感图像送入去云网络模型，对去云网络模型进行训练；使用多时相信息补充的方法对待去云图像进行补充处理；将结果送入训练好的去云网络模型，得到最后的遥感图像去云结果。