在深入理解给定文档内容的基础上，可以提取出以下知识点：
1. **深度学习技术在图像检索中的应用：**文档强调了深度学习技术已经成为图像检索和分类问题的主流解决方案。它通过学习数据的深层次结构来获取图像的高级特征表示，这在处理高分辨率遥感图像时尤其有用。
2. **遥感图像检索的重要性：**由于卫星和机载传感器技术的进步，高分辨率遥感图像的产出量显著增加，应用于众多领域，如城市规划、环境监测等。遥感图像检索作为这些应用的重要组成部分，对于实现高效准确的图像处理至关重要。
3. **处理遥感图像的挑战：**在处理遥感图像时，面临的挑战包括图像数据量庞大、尺度不统一、格式不规范，以及由此带来的视觉差异问题。这些差异可能源于数据源不同、分辨率不同等因素，进而影响图像中实体的颜色、形状等特征。
4. **遥感图像特征提取的重要性：**有效的遥感图像检索算法需要综合考虑实体自身特征以及实体间的空间关系特征。实体自身特征指的是实体的视觉属性，如颜色、形状等；而空间关系特征则涉及实体间的距离、方向、拓扑等关系。
5. **多尺度遥感图像检索的难点：**多尺度遥感图像检索是遥感图像处理领域的难点之一，因为不同尺度的图像在视觉上差异巨大，这使得传统的基于颜色和纹理特征的检索方法不再适用。如文档中所述，即便是在同一区域，三种不同尺度的遥感图像在颜色上就存在巨大差异，尺度变化还会导致实体的变形或消失，这些因素都增加了检索的复杂性。
6. **深度学习在处理多尺度图像中的应用：**为了解决多尺度遥感图像检索的问题，文档提出了一种新的方法，即综合考虑空间关系与尺度特征。该方法首先利用深度学习技术对遥感图像进行特征抽象，然后通过构建Delaunay三角网来描述全局空间关系特征，并在具有相同空间特征的区域中使用模糊性状模型来匹配局部空间特征，从而规避因尺度不同导致的视觉差异。
7. **实验验证：**文档提到了在UCMercedLand-Use和RS19等公开数据集上进行的实验，结果表明该算法在多尺度遥感图像检索精度方面优于其他相关方法。
8. **图像检索算法的类别：**文档还提及了其他一些图像检索算法，例如基于颜色直方图的图像检索算法，SIFT算法，GLCM算法，以及基于形状的形状上下文算法等。这些算法均为基于内容的图像检索(CBIR)领域的一部分，且已被广泛应用于现实生活的多个方面，显示出良好的应用效果。
9. **遥感图像处理算法的特殊要求：**由于遥感图像具有复杂的视觉内容和场景结构，传统的图像处理方法可能不适用。因此，研究人员已经开发出适用于遥感图像的特定算法，如利用局部不变特征的视觉词包(BOVW)算法，以及结合形态纹理的描述符等。
通过这些知识点，我们可以深入理解深度学习在多尺度遥感图像检索中的应用，以及其面临的具体挑战和解决方案。同时，该文档也为遥感图像处理技术的发展提供了参考和研究方向。
