海雾是海上一种常见的天气现象，它使能见度降低，给海上交通和作业带来极大威胁。传统的卫星遥感海雾监测算法在准确率、可移植性及自动化程度等方面都有待改善。本文在注意力机制下，利用卫星遥感云图，提出一种多尺度特征融合生成对抗网络的白天海雾监测方法。该方法引入通道注意力机制，通过学习不同输入通道的权重，提升了网络对于重要通道云图的关注度；在此基础上，采用多尺度特征融合以获取海雾的多尺度信息，使提取的特征能兼顾海雾的整体及细节特性；为了进一步提高算法对于对海雾边缘的界定能力，本文引入对抗网络对海雾监测的生成网络进行监督，从而得到更精细的海雾区域。在测试云图的海雾监测实验中，命中率（POD）、临界成功指数（CSI）及误报率（FAR）分别为90.5%、81.28%和10.86%，均优于传统海雾监测方法以及其他基于深度学习的方法，这表明本文方法可以有效提升海雾监测的精度，研究成果对于海上船只航行、渔业生产、国防军事等具有重要意义。