【目的】高分辨率遥感影像语义分割通过精准提取地物信息，为城市规划、土地分析利用提供了重要的数据支持。当前分割方法通常将遥感影像划分为标准块，进行多尺度局部分割和层次推理，未充分考虑影像中的上下文先验知识和局部特征交互能力，影响了推理分割质量。【方法】为了解决这一问题，本文提出了一种联合跨尺度注意力和语义视觉Transformer的遥感影像分割框架（Cross-scale　Attention　Transformer,　CATrans），融合跨尺度注意力模块和语义视觉Transformer，提取上下文先验知识增强局部特征表示和分割性能。首先，跨尺度注意力模块通过空间和通道两个维度进行并行特征处理，分析浅层-深层和局部-全局特征之间的依赖关系，提升对遥感影像中不同粒度对象的注意力。其次，语义视觉Transformer通过空间注意力机制捕捉上下文语义信息，建模语义信息之间的依赖关系。【结果】本文在DeepGlobe、Inria　Aerial和LoveDA数据集上进行对比实验，结果表明：CATrans的分割性能优于现有的WSDNet(Discrete　Wavelet　Smooth　Network)和ISDNet(Integrating　Shallow　and　Deep　Network)等分割算法，分别取得了76.2%、79.2%、54.2%的平均交并比（Mean　Intersection　over　Union,　mIoU）和86.5%、87.8%、66.8%的平均F1得分（Mean　F1　Score,　mF1），推理速度分别达到38.1　FPS、13.2　FPS和95.22　FPS。相较于本文所对比的最佳方法　WSDNet,　mIoU和mF1在3个数据集中分别提升2.1%、4.0%、5.3%和1.3%、1.8%、5.6%，在每类地物的分割中都具有显著优势。【结论】本方法实现了高效率、高精度的高分辨率遥感影像语义分割。