本发明提出一种融合像素级图像分割与强化学习的地形智能识别方法，包括以下步骤：步骤S1：基于BIM技术，借助数字化三维设计平台，构建非结构化的BIM三维地形模型。针对BIM三维地形图进行分类，并整理地形边缘信息标签，获取各类地形目标数据集；步骤S2：采用图像分割任务型卷积神经网络，分离并识别目标场景中的各类地形，获取地形分割图；步骤S3：将原图像与地形分割图输入至强化学习模块中，由评估网络输出更细粒度的地形分割图。步骤S4：算法结果可视化，并提供对外使用接口。能够更细粒度地分析规划区域的具体地形地况。