随着遥感卫星星座对地观测时空分辨率的不断提升，海量数据每天不断产生，要从这些影像中快速获取信息与量化数据，遥感智能已经成为必经之路。

作为深度学习与遥感应用深度耦合的交叉领域，遥感智能的热潮始于深度学习方法成功应用于图像识别等领域。目前，人工智能与遥感影像的结合应用，已在遥感目标与场景识别、信息提取、地物分类、变化检测、三维重建等方面取得重要进展。

其中，监督分类与非监督分类作为计算机视觉分类模式，已有几十年发展历史，当其与卫星遥感数据结合应用后，成为从海量遥感图像信息提取、地物分类、定量分析的基础而成熟高效手段，已广泛应用于国土资源与环境监测、森林碳汇估算、农作物估产、地球科学与生态探索等重要领域，提升卫星遥感影像数据转化效率，大幅节省人力成本与时间。