目前大多数池化方法主要是从一阶池化层或二阶池化层提取聚合特征信息，忽略了多种池化策略对场景的综合表示能力，进而影响到场景识别性能。针对以上问题，提出了联合一二阶池化网络学习的遥感场景分类模型。首先，利用残差网络ResNet-50的卷积层提取输入图像的初始特征。接着，提出基于特征向量相似度的二阶池化方法，即通过特征向量间的相似度求出其权重系数来调制特征值的信息分布，并计算有效的二阶特征信息。同时，引入一种有效的协方差矩阵平方根逼近求解方法，以获得高阶语义信息的二阶特征表示。最后，基于交叉熵和类距离加权的组合损失函数训练整个网络，从而得到富于判别性的分类模型。所提方法在AID（50%训练比例）、NWPU-RESISC45 （20%训练比例）、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的分类准确率分别达到96.32%、93.38%、96.51%和83.30%，与iSQRT-COV方法相比，分别提高了1.09个百分点、0.55个百分点、1.05个百分点和1.57个百分点。实验结果表明，所提方法有效提高了遥感场景分类性能。
