摘要
随着遥感技术的发展和应用，遥感地物识别在国民经济和国防建设中扮演着越来越重要的角色。
道路作为一种重要的地物类型，其自动、精准的识别对于城市规划、交通管理、灾害监测等领域具有重要意义。
传统的道路识别方法多基于人工特征提取，存在效率低、泛化能力差等问题。
近年来，深度学习以其强大的特征学习和表达能力，为遥感地物识别提供了新的思路，并在地物识别领域取得了突破性进展。
本文首先介绍了深度学习和遥感地物识别的相关概念，然后重点概述了深度学习在道路识别中的研究现状，包括常用的深度学习模型、数据集以及评价指标等。
最后，对深度学习在道路识别中的未来发展趋势进行了展望。
关键词：遥感地物识别；深度学习；道路提取；卷积神经网络；文献综述
近年来，随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像数据量急剧增加，如何快速、准确地从遥感影像中识别出感兴趣的地物成为遥感领域的研究热点之一[1]。
道路作为一种典型的人工地物，在交通路网规划、城市扩张监测、灾害应急救援等方面发挥着重要作用。
传统的道路识别方法主要依赖于人工设计的特征，如边缘、形状、纹理等，然后利用分类器进行识别。
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