本发明公开一种基于深度学习的土地利用分类方法及系统，所述方法包括：制作土地覆盖类型训练样本及对应的土地利用类型训练样本；构建深度学习语义分割网络模型，并通过土地覆盖类型训练样本训练；以地理空间关联关系特征提取单元为基本单元，建立编码‑解码结构的类型转换网络模型；将土地利用类型训练样本分别按行与列进行划分，生成图像序列输入到类型转换网络模型中进行训练；将深度学习语义分割网络模型与类型转换网络模型串联整合，生成端到端土地利用分类模型；将待分类的遥感影像数据输入端到端土地利用分类模型，得到土地利用分类产品。本发明基于深度学习技术实现了土地覆盖地物类型向土地利用类型的转换，提高了土地利用分类精度。