Die Technologie des Folienanbaus hat positive Wirkungen wie Wärme- und Feuchterückhalt, Unkrautentfernung und Salzunterdrückung sowie Ertragssteigerung, aber das damit verbundene Problem der Agrarfolienverschmutzung verschärft sich zunehmend. Die Fernerkundungstechnologie kann die raumzeitliche Verteilung von mit Folie bedeckten Landflächen großflächig genau erfassen und liefert damit Datenunterstützung für den Schutz Schwarzerden und die Verbesserung der Agrarumwelt. Um den Forschungsstand zur fernerkundungsbasierten Klassifikation von Folienfeldern systematisch zu überblicken, analysiert dieser Artikel basierend auf einer Literaturrecherche in den Datenbanken CNKI und Web of Science (WOS) Forschungsarbeiten zum Monitoring von Folienfeldern mittels Fernerkundung und gibt einen Überblick zum Stand der Forschung in den Bereichen gängige Fernerkundungsdaten, Merkmalsextraktion, Bildklassifikation und Informationsfusion bei der Fernerkennung und Klassifikation von Folienfeldern. Die Ergebnisse zeigen, dass mittlere Auflösungen optischer Bilder die dominanten Datenquellen sind; spektrale Merkmale erzielen bessere Extraktionsergebnisse als texturale Merkmale. Unter den traditionellen maschinellen Lernmethoden sind Support Vector Machines und Random Forests weit verbreitet, Deep Learning-Methoden erzielen zwar höhere Genauigkeit, sind jedoch datenintensiv. Die Fusion von multi-sensorischen Informationen kann die Klassifikationsgenauigkeit effektiv verbessern. Aktuelle Forschung steht vor Problemen wie "gleichem Spektrum, unterschiedlichen Objekten", Mischpixeln und hohen Rechenkosten des Deep Learnings. Zukünftig sollten Multi-Datenfusion, Entwicklung leichter Modelle und die Überwachung des gesamten Lebenszyklus von Agrarfolien verstärkt werden. Dieser Artikel fasst die aktuellen Herausforderungen und Probleme bei der fernerkundungsbasierten Erkennung und Klassifikation von Folienfeldern zusammen, beleuchtet zukünftige Entwicklungstrends und Forschungsschwerpunkte und bietet eine Grundlage für Fortschritte in Überwachungstechnologien in diesem Bereich.

Folienanbau; Agrarfolienverschmutzung; multi-sensorische Fernerkundung; Merkmalsextraktion; Bildklassifikation