本发明提供了一种结合像素语义关联和边界注意的高分影像弱监督建筑物提取方法，包括训练数据准备、深层特征提取、边界特征融合、像素语义关联度学习、损失函数计算和生成建筑物伪标注；通过设计边界注意模块，将超像素先验信息和网络提取的边界信息相结合，强化了建筑物边界特征，且通过学习像素之间的语义关联性，将像素间的语义信息在图像中进行有效传播，生成更为完整密集，边界更为清晰的伪标签。同时配合高分遥感影像采用全卷积网络模型训练，实现建筑物特征自动提取。