一种基于层次化增强学习的低分辨率机场目标检测方法，其步骤为：①将输入的遥感图像进行超像素分割；②提取输入图像的边界超像素构造背景信息集；③通过最小距离相似性测量算子学习每个超像素与背景信息集间的特征相似度，提取出深层特征；④定义学习过程的结束条件，判断步骤③是否满足结束条件，若满足执行⑥，否则执行⑤；⑤利用反向传播理论，将③中所述深层特征作为增强因子作用于本层输入图像，将增强处理后的图像作为下一层学习过程的输入图像，执行①，继续下一层学习；⑥停止学习，将步骤③所述本层学习到的深层特征作为超像素的显著特征，获得最终显著图；⑦生成原始图像的直线特征图，将其与显著图融合，通过显著区域定位和区域合并，确定机场目标区域，完成目标检测。