Los cráteres de impacto en la superficie de la Luna y los planetas similares a la Tierra son muy comunes y son una importante fuente de información para el estudio de los cuerpos celestes. Actualmente, existen muchos métodos de detección de cráteres de impacto, que se basan principalmente en datos de imágenes de cráteres o modelos digitales del terreno (DEM); y con el enriquecimiento continuo de los datos, en los últimos años también se ha observado una tendencia hacia el uso combinado de estos dos tipos de datos. En este artículo, los autores utilizan las palabras clave imagen, modelo digital del terreno (DEM) y realizan una revisión exhaustiva de los métodos existentes de detección de cráteres de impacto que utilizan de manera combinada imágenes y DEM. Los resultados muestran que los métodos de detección de cráteres de impacto se pueden dividir en 4 clases: la primera clase se basa en datos de imágenes, siendo el DEM secundario; la segunda clase se centra en el DEM, siendo las imágenes información adicional; la tercera clase - métodos que combinan los dos tipos de datos, detectando primero los cráteres de impacto en las imágenes y DEM, luego confrontando los resultados para obtener un resultado final; la cuarta clase, llamada métodos de fusión, implica el uso de imágenes y DEM, con las dos categorías de muestras recopiladas en la misma área, luego las muestras de ambos tipos se fusionan primero, y luego se utilizan como entrada para el algoritmo de detección de cráteres de impacto, para obtener un modelo de detección unificado. Además, en este artículo, los autores han reunido trabajos representativos de las 4 clases de métodos y han analizado las ventajas y áreas de aplicación de los diferentes métodos, identificando así los puntos calientes de la investigación en este campo y las perspectivas de desarrollo futuro.

planeta similar a la Tierra; detección de cráteres de impacto; datos de imágenes; modelo digital del terreno; aprendizaje automático