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遥感图像场景分类是高分辨率遥感图像解译中的重要研究课题.面对已标注遥感图像样本缺乏造成的小样本问题,文中利用迁移学习思想,提出了基于Inception-v3模型的遥感图像场景分类算法框架,设计了3种分类方案5种分类算法.在遥感图像场景分类数据库中,文中算法取得了91.32％的分类准确率,相比传统机器学习方法,有效提高了遥感图像场景分类的精度,同时证明了结合知识迁移的深度卷积神经网络模型在遥感图像场景分类领域的可行性.