本发明提供一种基于生成对抗网络的地图矢量化样本增强方法及系统，所述方法包括：S1、影像地图预处理；S2、生成对抗网络构建以及样本生成模型训练；S3、自样本标定；S4、样本基件生成；S5、样本组合增强。本发明通过对影像地图自身数据的轻量级样本集制作，并通过构建生成对抗网络的深度学习模型，大幅扩充有效样本集的空间，使之能够满足深度学习训练影像矢量化模型的数据量要求，并通过构建相应的系统实现了本发明所描述的方法。相比传统人工/半自动实现影像地图矢量化的过程，本发明所涉及的方法只需人工少量标绘初始样本，后续全自动生成符合需求的海量训练样本，为影像地图矢量化的研究与应用提供有力的技术支撑。