遥感对地观测中普遍存在多平台、多传感器、多角度的多源数据,为遥感场景解译提供协同互补信息。然而,现有的场景解译方法需要根据不同遥感场景设计训练模型,或者对测试数据标准化以适应现有模型,训练成本高响应周期长,已无法适应多源数据协同解译的新阶段。跨域遥感场景解译将已训练的老模型迁移到新的应用场景,通过模型复用以适应不同场景变化,利用已有领域的知识来解决未知领域问题。本报告以跨域遥感场景解译为主线,综合分析国内外文献,结合场景识别和目标识别两个典型任务,论述近年来的国内外研究现状、前沿热点和未来趋势,梳理总结跨域解译的常用数据集和统一的实验设置。

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