遥感影像深度学习的基本步骤如下：

1. 数据预处理：首先需要对遥感影像进行预处理，包括裁剪、缩放、归一化等操作。

2. 建立模型：根据需要进行的任务，选择适当的深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或全连接神经网络(FCN)。

3. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练，调整超参数以获得最优性能。

4. 评估模型：使用测试数据对模型进行评估，检验其性能。

5. 使用模型：使用训练好的模型对新的遥感影像进行分析和预测。

注意：在深度学习中，数据预处理和模型训练是非常重要的，对于遥感影像而言，还需要考虑遥感影像的特殊性，例如光谱信息、地理位置信息等。