本发明涉及气象监测技术领域，尤其涉及一种基于ResNet101的天气类型识别方法，包括在预处理过程，首先将图像采集系统采集到的需要训练的图像的数量按照6：2：2的比例划分成训练集、验证集和测试集；然后对训练集的图像信息，预处理系统在读入图像全部像素点数据后进行缩放、平移、翻转、剪切和旋转操作；再采用ResNet101模拟训练系统提取预处理系统处理后的图像特征信息，并根据特征进行分类任务训练，形成图像识别系统。本发明能够识别更加复杂的天气类型，包括但不仅限于雨凇、雾凇、雾霾、霜、露、结冰、降雨、降雪、冰雹等，且具有很强的可扩展性；能够从内容复杂的图像信息中准确提取关键的天气现象特征，对图像信息没有特定的要求，适应性强。