长期以来，利用遥感技术查明土地资源调查的数量和分布一直是遥感领域的一项重要内容。本文首先回顾了近40年来遥感技术在我国土地调查中的应用，然后重点介绍了高分辨率图像的特征提取、大规模图像的样本获取、多时相/多传感器图像传输学习和多源异构数据融合。然后总结了现有遥感信息提取技术在土地调查中面临的四大挑战：（1）如何定义、选择和挖掘高分辨率图像分类中的高级特征。（2） 在土地调查中，庞大的遥感数据集规模存在阶级间不平衡和阶级内多样性。对于这样一个复杂的数据集，如何获得足够、均衡和多样化的样本集是一个巨大的挑战。（3） 对于多传感器/多时相图像，如何低成本、及时地实现土地利用分类是一个值得考虑的问题。（4） 从土地覆盖到土地利用都有语义鸿沟，如何恰当地引入语义信息来弥合语义鸿沟需要考虑。最后，展望了土地调查遥感技术未来的发展方向和应用要点。