近年来，随着遥感技术的飞速发展，遥感对地观测数据量日益增加。在海量遥感数据的特征提取和表示中，基于深度学习的智能遥感图像判读技术显示出显著的优势。然而，遥感图像智能处理框架和信息服务能力仍然落后，开源的深度学习框架和模型不能满足遥感智能处理的需求。本文在分析现有深度学习框架和模型的基础上，针对遥感图像规模大、变化大、数据通道多的问题，设计了一种嵌入遥感特征的深度学习框架，重点介绍了其构建方法和地物分类任务的初步测试结果。本文提出的智能遥感解译框架将为构建具有多维时空谱遥感特征的深度学习框架和模型提供有力支持。