Быстрое развитие искусственного интеллекта стимулирует переход науки дистанционного зондирования с парадигмы «преобладающего наблюдения» к парадигме «интеллектуального восприятия». В условиях стремительного расширения масштабов наблюдений, характеризующихся многомодальными гетерогенными и высокоразмерными особенностями, традиционные методы интерпретации испытывают сложности с удовлетворением практических требований по эффективности, точности и масштабируемости. Искусственный интеллект, представленный глубоким обучением и крупными моделями, обеспечивает новые теоретические основы и технические пути для автоматического извлечения признаков, мультимодального слияния и глубокого открытия знаний в сложных земных системах. В последние годы интеграция данных дистанционного зондирования с использованием искусственного интеллекта все более углубляется в многочисленных типах наблюдательных данных (высокоточное оптическое, гиперспектральное, SAR, LiDAR и др.) и интеллектуальных задачах (классификация, детекция, сегментация, обнаружение изменений и когнитивные большие модели), демонстрируя потенциал для перестройки моделей восприятия и повышения интеллектуальности принятия решений в важнейших областях применения: геология, экология, сельское хозяйство, урбанистика и мониторинг катастроф. Однако актуальные исследования сталкиваются с проблемами недостаточной интеграции механизмов наблюдений с моделями, ограниченной способностью к обобщению по регионам и модальностям, а также необходимостью повышения объяснимости и надежности интеллектуальных систем. В связи с этим настоящая работа системно рассматривает последние достижения искусственного интеллекта в науке дистанционного зондирования с трёх аспектов: технологии наблюдений, интеллектуальные методы и типичные приложения, суммирует их развитие и общие характеристики, обсуждает ключевые вызовы, связанные с глобальным масштабом и динамическими сложными земными системами, а также рассматривает перспективы построения нового поколения универсальных, объяснимых и устойчивых интеллектуальных теорий и прикладных рамок дистанционного зондирования.

наука дистанционного зондирования;искусственный интеллект;глубокое обучение;интердисциплинарные приложения;большие данные дистанционного зондирования;интеллектуальная интерпретация