تطورت تقنية الاستشعار عن بعد بسرعة مما أدى إلى تنوع البيانات المستقبلة، وكصور الطيف العالي كأحد أنواعها بدقة طيفية عالية، وهي دائمًا ما تعتبر مصدر بيانات مهم لتطبيقات المراقبة الأرضية. وفي مجال رؤية الحاسوب، لا تزال خوارزميات التعرف على النمط، مثل التعلم العميق، تستمر في التطور والتقدم، مما يوفر وسائل تقنية أكثر فعالية لتطبيقات الاستشعار العن بعد ذات الطيف العالي. ومن بينها، تعتبر شبكات الرسم البياني هي الأسلوب الفعال الذي يُستخدم على نطاق واسع في مهمة تفسير الصور الفضائية ذات الطيف العالي في السنوات الأخيرة. يمكن أن تستخدم بشكلٍ فعال العلاقات المحتملة بين العينات لاستخراج المعلومات المحلية والعالمية وتوليد نتائج تصنيف ذات دقة عالية بأقل عدد من العينات المعلمة. في هذه الورقة، تم التحليل لأكثر الإطارات شبكات الرسم البياني استخدامًا في مهمة تفسير الصور الفضائية ذات الطيف العالي من البحوث الحالية. وقد تم تصنيف نتائج البحوث الحالية وفقًا لنطاق الاتصال، ومستويات المعلومات للعقد، والتفوق في النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم تطبيق تصنيف صور الاستشعار العن بعد ذات الطيف العالي الختامي بناءً على شبكات الرسم البياني في عدد مختلف من الأوضاع، وعدد من العينات المعلمة. أخيرًا، تم استعراض وتوجيه تقنيات شبكات الرسم البياني لتفسير الصور الفضائية الخاصة بالاستشعار عن بعد في المستقبل رقمي العمق، وتحسينات معينة، والنماذج الضخمة.

الاستشعار عن بعد ذات الطيف العالي؛ تصنيف؛ شبكات الرسم البياني؛ شبكات التحويل الرسمي؛ التعلم العميق