空间特征提取是指在空间数据（如图像、地理空间数据集或 3D 点云）中识别和分离有意义的模式或结构。此过程通常涉及分析数据以检测定义空间关系的边缘、纹理、形状或其他属性。例如，在计算机视觉中，这可能意味着检测图像中的对象边界；在地理空间分析中，可能涉及从卫星图像中识别道路网络。目标是将原始空间数据转换为结构化的、机器可读的特征，用于分类、聚类或预测等任务。
常用技术包括卷积运算、边缘检测和分割。卷积神经网络 (CNN) 使用多层滤波器来扫描输入数据（如图像）并提取分层特征——首先是简单的边缘，然后是复杂的形状。例如，Sobel 滤波器可能会突出显示垂直边缘，而稍后的 CNN 层可以在自动驾驶汽车应用中检测类似车轮的形状。诸如定向梯度直方图 (HOG) 或尺度不变特征变换 (SIFT) 等传统方法计算梯度方向或关键点来描述形状。在地理空间工作流程中，GDAL 或 rasterio 等工具可能会使用坡度计算从 DEM（数字高程模型）数据中提取高程轮廓。诸如 PCA 之类的降维技术也用于简化高维空间数据，同时保留关键模式。
开发人员必须考虑准确性、计算成本和可解释性之间的权衡。例如，CNN 通常需要 GPU 和大型数据集，但在自动特征学习方面表现出色，而诸如 HOG 之类的手工方法重量轻，但需要领域专业知识来配置。预处理步骤（标准化、降噪）和后处理（聚类提取的特征）通常至关重要。 OpenCV（用于 HOG/SIFT）、scikit-learn（用于 PCA）或 PyTorch（用于 CNN）等开源库提供即用型实现。一个实际的实现可能涉及使用 OpenCV 的 Canny 边缘检测器从卫星图像中提取建筑物轮廓，然后再将它们输入到聚类算法中。方法的选择取决于数据类型、用例和可用的基础设施。