Las imágenes de luz visible y las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) son las principales fuentes de datos de teledetección satelital en los campos de planificación urbana, mitigación de desastres y seguridad nacional. La extracción de características, como puente clave que conecta las imágenes de teledetección con aplicaciones de alto nivel, influye directamente en la eficacia de la interpretación inteligente en escenarios complejos. Desde las tradicionales características manuales, los métodos de extracción de características han experimentado una profunda transformación desde el diseño manual hasta el enfoque impulsado por datos, logrando avances significativos especialmente bajo el impulso del aprendizaje profundo. Sin embargo, el alto costo de la anotación de datos de teledetección y su alta especialización plantean desafíos como la falta de generalización y la escasa explicabilidad en los métodos puramente impulsados por datos. Por ello, los investigadores propusieron un marco teórico de doble impulsión “datos + conocimiento”, que a través de la capacidad perceptiva impulsada por los datos y la capacidad cognitiva impulsada por el conocimiento, logra un nivel más alto de inteligencia. Este artículo primero revisa sistemáticamente los métodos tradicionales de extracción de características y los avances en los métodos de aprendizaje profundo para imágenes visibles y SAR, resume los desafíos que enfrentan ambos tipos de métodos en la extracción de características, y expone en profundidad los métodos de extracción guiados por el conocimiento, donde el conocimiento que guía la red se clasifica en conocimiento visual, conocimiento geoespacial y conocimiento físico, además de discutir los paradigmas de entrenamiento de redes guiadas por el conocimiento. Finalmente, se proyectan las tendencias futuras del desarrollo de la extracción de características, señalando que la construcción de grandes modelos de teledetección, el desarrollo impulsado por datos y conocimiento, y la integración interdisciplinaria de tecnologías de vanguardia serán direcciones clave de investigación.

interpretación inteligente de teledetección; imágenes visibles; imágenes SAR; extracción manual de características; extracción profunda de características; doble impulso de datos y conocimiento