Ансамблевое обучение — это парадигма машинного обучения, основанная на идее совместного и взаимодополняющего сотрудничества, которая позволяет преодолевать ограничения отдельных моделей за счет эффективного комбинирования нескольких моделей, улучшая общую производительность принятия решений. Ансамблевое обучение широко применяется в классификации дистанционно-зондируемых изображений, обнаружении изменений, количественной инверсии параметров, объединяя преимущества многомодальных данных и различных алгоритмов. На основе анализа отечественных и международных исследований систематизированы достижения ансамблевого обучения в задачах распознавания объектов дистанционного зондирования, классификации покрытий поверхности, многовременного обнаружения изменений и анализа временных рядов данных дистанционного зондирования, инверсии параметров поверхности, интеграции данных дистанционного зондирования с социальным восприятием, а также интеграции физико-механических моделей и машинного обучения. С быстрым развитием технологии дистанционного зондирования и искусственного интеллекта растет потребность в преобразовании данных дистанционного зондирования в геонаучные знания, и область ансамблевого обучения в дистанционном зондировании движется в сторону интеграции данных, алгоритмов и знаний. В будущем основными направлениями развития станут интеграция больших моделей дистанционного зондирования с объяснимостью, формирование и оценка разнообразия, новые стратегии ансамблирования и оптимизация адаптации ансамблей к требованиям геонаук.

дистанционное зондирование; ансамблевое обучение; классификация изображений; обнаружение изменений; интеграция физических моделей и обучения