遥感数据智能处理（intelligent processing of remote sensing data），工学-航空宇航科学与技术-航天-〔航天技术应用〕-卫星遥感-遥感卫星数据处理，根据应用需求，将统计学、信息学、人工智能与遥感机理相结合，生成一系列快速有效的智能算法，对复杂海量遥感数据进行信息挖掘处理的过程。它属于遥感信息科学理论与人工智能理论的交叉领域。随着遥感卫星发射数量越来越多，生产及存档的遥感数据量越来越大，对传统遥感信息处理的效率和精度提出了巨大挑战，遥感数据智能处理方法的研究与探索逐渐成为热点。遥感数据智能处理技术包括：变换与分割、贝叶斯网络、伪二维隐马尔可夫、遗传算法、神经网络、模糊聚类、粗糙集与容差粗糙集、支持向量机、禁忌人工免疫网络算法、粒子滤波等算法和算法组合等。基于深度学习的遥感数据智能处理具有全局优化、自组织、自学习的特点，能够从遥感数据本身学习，不依赖数据分布等先验信息，具有处理多目标问题的能力，同时考虑多个目标函数而不需要人工确定它们之间的权重。因此，遥感数据智能处理方法能够在海量遥感影像数据中有效地提取适用于不同应用目的的信息。