Изображения видимого света и изображения синтетической апертуры радара (SAR) являются основными источниками данных спутникового дистанционного зондирования в таких областях, как городское планирование, предупреждение и смягчение последствий бедствий, а также национальная безопасность. Извлечение признаков, как ключевой мост между изображениями дистанционного зондирования и высокоуровневыми приложениями, напрямую влияет на эффективность интеллектуальной интерпретации данных в сложных сценариях. С момента появления традиционных вручную разработанных признаков методы извлечения признаков прошли глубокую трансформацию от ручного проектирования к управляемым данными подходам, особенно с значительным прогрессом, достигнутым благодаря глубокому обучению. Однако высокая стоимость разметки данных дистанционного зондирования и их специализированный характер по-прежнему создают проблемы с обобщаемостью и объяснимостью методов, основанных только на данных. В связи с этим исследователи предложили двухстороннюю теоретическую рамку «данные + знания», которая за счет восприимчивости, управляемой данными, и когнитивных способностей, управляемых знаниями, достигает более высокого уровня интеллекта. В данной статье систематически рассматриваются традиционные методы извлечения признаков для изображений видимого света и SAR, суммируются проблемы, с которыми сталкиваются оба подхода, и подробно излагаются методы извлечения признаков, управляемые знаниями, где знания, направляющие сеть, классифицируются на визуальные, геопространственные и физические, а также обсуждаются парадигмы обучения таких сетей. В заключение рассмотрены будущие тенденции развития извлечения признаков, в которых основное внимание уделяется построению крупных моделей дистанционного зондирования, двухстороннему развитию данных и знаний и междисциплинарной интеграции передовых технологий.

интеллектуальная интерпретация дистанционного зондирования; изображение видимого света; изображения SAR; ручное извлечение признаков; глубокое извлечение признаков; двойное управление данными и знаниями