深度学习在遥感影像人工地物识别领域具有广泛应用前景。本研究旨在通过深度学习技术，构建一种高效准确的遥感影像人工地物提取算法。通过对遥感影像数据进行预处理和特征提取，结合深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），实现对遥感影像中不同地物的准确分类。通过实验验证，本算法在人工地物提取精度和效率方面均取得了较好的结果。本研究对于提高遥感影像处理的自动化水平，促进遥感应用在城市规划、资源管理等领域具有重要意义。