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卫星、飞机等对地观测系统迅速发展,大量的遥感影像含有多种地物但不能得到有效利用,针对这一问题,本文提出了采用一种多尺度卷积神经网络对遥感影像进行多标签分类,以帮助影像的管理和理解。该算法通过获取更多语义信息和标签特征来提高分类精度。实验基于DLRSD数据集与XGBoost算法和基础网络进行了比较,且通过4个对比实验证明该算法有效可行,并对这些对比实验的内存及训练时间进行了统计。相比于XGBoost算法,本研究方法 F2分数高了0.062;相比于基础网络,本研究方法 F2分数高了0.088,其中,4个