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土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据,随着高分辨率遥感图像数据的日益增多,迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分,在特征选择上存在一定的局限性。为此,提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)的多尺度神经网络(multi-scale neural network,MSNet)模型,基于残差网络构建了100层编码网络,通过并行输入实现输入图像的多尺度学习,利用膨胀