Dado que la complejidad del tráfico aéreo determina la carga de trabajo de los controladores, es un tema popular en el campo de la investigación. Aprovechando el aprendizaje profundo, este artículo propone un método de evaluación de la complejidad del tráfico aéreo basado en la métrica profunda de las imágenes de tráfico aéreo. Se propone una Métrica Profunda Ordenada (ODM) para medir la similitud de las muestras ordenadas. Para cada muestra, se calcula su pérdida interclase para mantenerla cerca de la media de la misma clase y lejos de la diferencia. Luego, las muestras consecutivas de la misma clase se consideran como un clúster, y se calcula la pérdida intracluster para hacer que las muestras estén cerca de las muestras dentro del mismo clúster y lejos de la diferencia. Finalmente, presentamos el método de evaluación de la complejidad del tráfico aéreo basado en ODM (ATCA-ODM), que utiliza los resultados de ODM como entrada del algoritmo de clasificación para mejorar la precisión de la evaluación. Verificamos nuestro algoritmo ODM y el método ATCA-ODM en el conjunto de datos de tráfico real del espacio aéreo centro-sur de China. Los resultados experimentales demuestran que la precisión de evaluación del método ATCA-ODM propuesto es significativamente mayor que la de los métodos similares existentes, lo que también prueba que el algoritmo ODM propuesto puede extraer de manera efectiva características de alta dimensión de las imágenes de tráfico aéreo.