本发明公开了一种遥感图像的农用地语义分割方法，选取特征空间中距离较近的正样本对中的锚样本作为基准锚样本；计算所有负样本与基准锚样本之间的相似度，将与基准锚样本相似度最高的负样本判定为可能的假负样本；将可能假负样本中的这部分真负样本作为遥感影像自监督对比学习中模型依赖的真难负样本；设计假负样本置信校准损失；利用标注的样本、训练神经网络模型，神经网络模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播，更新神经网络模型参数；将遥感图像输入训练好的神经网络模型，输出语义分割结果。本发明加入假负样本自判定，抛弃引入无监督或放弃构建负样本的办法，实现对假负样本的近似判定和校准。