本发明涉及地球物理勘探中地震数据处理技术领域，特别是涉及一种基于迁移学习的初至波自动拾取方法，包括筛选源域模型；形成样本文件，对样本文件进行预处理；对样本文件进行标注；搭建迁移学习神经网络模型；训练并验证适应于目标域的迁移学习神经网络模型；利用训练好的迁移学习神经网络模型，对目标域的数据进行分割，通过并行计算进行预测并输出。通过本拾取方法，能有效解决利用深度学习神经网络在相似地震数据进行初至拾取时，需要大量样本数据和模型构建效率不高的问题。