针对遥感图像目标尺度变化较大、分割不够准确的问题,提出了一种融合多尺度特征注意力卷积神经网络(CNN)的图像分割方法。该方法基于卷积块注意力模块提出了改进的有效注意力模块(ECBAM)。在通道注意力模块中加入空洞卷积以降低池化操作造成的特征损失,并在通道注意力模块后添加卷积层对通道注意力特征映射进行特征融合。然后,基于ECBAM 设计了一种编码解码架构的卷积神经网络模型ECBAMCNN,其中编码器主要由卷积层、ECBAM 和空洞空间金字塔池化模块组成,解码器主要由卷积层和ECBAM组成,并且采用跳跃连接将编码阶段的多尺度信息融合到解码器。实验表明,提出的方法无需预训练和后处理,与SegNet 等前沿方法相比取得了更好或相近的分割准确度,在DLRSD 和WHDLD 测试集上的mIoU 分别为67. 3%和62. 0%。