本发明公开了一种基于迁移学习的跨场景屋顶识别方法，包括：将收集到的遥感卫星图像分割为瓦片图；通过搭建好的ResNet50模型对图片数据进行初步分类，制作有屋顶数据集；采用超分辨率技术Real‑ESRGAN对有屋顶数据集进行图片优化；制作标注好的北方地区数据集，制作未标注的南方地区数据集；分别对北方地区数据集和南方地区数据集进行数据处理，将图像转换为数学矩阵；结合迁移学习搭建TSTnet模型，将北方地区数据集和南方地区数据集共同导入TSTnet模型中进行训练；通过训练好的TSTnet模型对待识别图像进行跨场景屋顶识别。本发明解决了南北方地区建筑风格不同造成南方地区建筑物数据集不适用北方地区的问题，实现了跨场景识别，有效减少了数据集制作量。