本发明公开了一种基于混合注意力和位置编码的遥感图像场景分类方法，通过采用普通卷积网络提取原图像特征信息；然后，针对最后一阶段特征图依次引入通道注意力和空间注意力对特征图进行注意力激发，提取图像局部特征；接着，分别通过6个包含条件位置编码和多头自注意力模块的变换器模块以及3个变换器模块，其中，基于移位窗口设计的自注意力在非重叠的局部窗口中计算自注意力，实现层级特征提取；可以更好地建立长距离全局依赖关系，最后进入平均池化层和全连接层输出最终预测结果。并通过在三个公开遥感场景数据集上的实验证明了它的稳健性、有效性。