摘要
تُعد صور الضوء المرئي وصور الرادار ذي الفتحة التركيبية (SAR) المصادر الرئيسية لبيانات الاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية في مجالات التخطيط الحضري، والحد من الكوارث، والأمن الوطني. يُعتبر استخراج الميزات جسرًا رئيسيًا يربط بين صور الاستشعار عن بعد والتطبيقات العليا، حيث يؤثر جودته بشكل مباشر على فعالية التفسير الذكي في المشاهد المعقدة. منذ اقتراح الميزات اليدوية التقليدية، شهدت طرق استخراج الميزات تحولًا عميقًا من التصميم اليدوي إلى المعتمد على البيانات، وخصوصًا مع دفع التعلم العميق لتحقيق انتصارات بارزة. ومع ذلك، فإن تكلفة تعليم بيانات الاستشعار عن بعد العالية وطبيعتها التخصصية لا تزال تشكل تحديات في تعميم الطرق المعتمدة فقط على البيانات وقلة قابلية التفسير. لهذا السبب، اقترح الباحثون إطارًا نظريًا ثنائي الدفع "البيانات + المعرفة" لتحقيق ذكاء أعلى من خلال القدرة الإدراكية المدفوعة بالبيانات والقدرة المعرفية المدفوعة بالمعرفة. تستعرض هذه الورقة أولًا بشكل منهجي تقدم طرق استخراج الميزات التقليدية وطرق التعلم العميق لصورة الضوء المرئي وSAR، وتلخص التحديات التي تواجه الطريقتين في استخراج الميزات، وتوضح بالتعمق طرق استخراج الميزات المدفوعة بالمعرفة، حيث تُلخص المعرفة التوجيهية للشبكة إلى المعرفة البصرية، والمعرفة الجغرافية المكانية، والمعرفة الفيزيائية، وتناقش نمط تدريب الشبكة المعرفة التوجيهية. أخيرًا، تستشرف الاتجاهات المستقبلية لاستخراج الميزات وتشير إلى أن بناء النماذج الكبيرة للاستشعار عن بعد، والتطوير الثنائي الدفع للبيانات والمعرفة، والتكامل التقني المتداخل سيكون من أبرز اتجاهات البحث.
关键词
تفسير ذكي بالاستشعار عن بعد; صور الضوء المرئي; صور SAR; استخراج الميزات اليدوية; استخراج الميزات العميقة; البيانات والمعرفة ذات الدفع المزدوج