Изображения видимого света и радары с синтетической апертурой (SAR) являются основными источниками данных спутникового дистанционного зондирования в таких областях, как градостроительство, предотвращение и смягчение последствий бедствий, а также национальная безопасность. Извлечение признаков, выступающее ключевым мостом между изображениями дистанционного зондирования и высокоуровневыми приложениями, напрямую влияет на эффективность интеллектуальной интерпретации в сложных условиях. Методы извлечения признаков претерпели глубокую трансформацию от ручного проектирования к методам, основанным на данных, особенно с значительными прорывами в области глубокого обучения. Однако высокая стоимость и высокая специализация разметки данных спутникового зондирования создают проблемы, такие как недостаточная способность к обобщению и ограниченная объяснимость методов, основанных исключительно на данных. В связи с этим была предложена теоретическая рамка двойного драйва — «данные + знания», которая объединяет восприимчивость, основанную на данных, и когнитивные способности, основанные на знаниях, для достижения более высокого уровня интеллекта и преодоления ограничений чисто данных моделей в обобщении и объяснении. Для раскрытия технической логики и ключевой ценности данной рамки в извлечении признаков из изображений видимого света и SAR, в статье сначала систематически рассматриваются традиционные методы и методы на основе глубокого обучения, а также обобщаются вызовы, с которыми они сталкиваются; далее подробно описываются методы извлечения признаков, основанные на знаниях, категории знаний, используемых для направления сетей (визуальные, геопространственные и физические знания), а также обсуждается парадигма обучения сетей, управляемых знаниями. Наконец, представлен взгляд в будущее области извлечения признаков с указанием ключевых направлений исследований, таких как создание больших моделей для дистанционного зондирования, двойное развитие данных и знаний, а также междисциплинарное интегративное развитие передовых технологий.

интеллектуальная интерпретация дистанционного зондирования;изображения видимого света;изображения SAR;ручное извлечение признаков;глубокое извлечение признаков;двойной драйв данных и знаний