本论文旨在探讨深度学习技术在航空摄影测量中的应用，以提高地图制图、地理信息系统和土地管理等领域的效率和精度。通过综合研究现有文献和技术，本文提出了深度学习在航空摄影测量中的三个关键应用方向，包括特征提取与匹配、三维重建和遥感图像分类。在每个应用方向中，分析了深度学习的具体方法和技术，并讨论了其优点和挑战。最后，本文强调了跨学科合作和国际合作的重要性，以推动深度学习在航空摄影测量中的应用。通过本文的研究，可以为相关领域的研究者提供有关深度学习技术的详尽信息，以指导未来的研究和实践。