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高精度监测土地利用对实现可持续发展有重要意义。然而,由于遥感传感器成像的限制和地物的复杂性,单一的高光谱和多光谱图像已经不能满足高精度土地利用分类的要求,充分利用高光谱和多光谱遥感图像的互补信息能克服仅采用单一遥感图像分类的不足。该研究设计双分支卷积神经网络协同高光谱和多光谱遥感图像进行土地利用分类。针对高光谱图像设计3维-1维卷积神经网络(3D-1D Convolutional Neural Networks,3D-1D CNN)分支自动提取高光谱图像的空间-光谱特征;针对多光谱图像,设计3维卷积