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针对传统卷积神经网络(CNN)稀疏网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和实验过程中激活函数的经验性选择造成结果不准确或计算量大的问题,提出一种改进卷积神经网络方法对遥感图像进行分类。首先,利用Inception模块的不同尺度卷积核提取图像多尺度特征,然后利用Maxout模型学习隐藏层节点的激活函数,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在美国土地使用分类数据集(UCM_Land Use_21)上进行的实验结果表明,在卷积层数相同的情况下,所提方法比传统的CNN方法分类精度提高了约3.66%