Visbiežāk ar tālizpētes jēdzienu tiek saprasta Zemes tālizpēte, bet līdzīgas metodes un tehnoloģijas tiek izmantotas arī citu planētu izpētē un astronomijā. Tālizpētes joma primāri ir veltīta Zemes virsmas un okeānu dokumentācijai un izpētei, izmantojot elektromagnētisko starojumu, kas ceļo cauri atmosfērai un tiek reģistrēts, izmantojot specializētus sensorus.

Jebkurai tālizpētes sistēmai nepieciešams enerģijas avots, lai iluminētu mērķi. Tā var būt atstarota Saules gaisma (pasīvajās sistēmās) vai ģenerēts mikroviļņu pulss (aktīvajās sistēmās). Enerģijas pulss saduras ar mērķi, piemēram, objektu uz Zemes virsmas, un tiek atstarots atpakaļ uz sensoru, kur to reģistrē specializēts sensors. Satelīti datus regulāri nosūta uz īpašām zemes uztveršanas stacijām, kur iegūtie dati tiek atšifrēti, saglabāti un veikta to pirmapstrāde. Tālāk datus nosūta uz datu centriem, kas tos uzglabā un izsniedz lietotājiem.

Tālizpētes procesā tiek izmantotas dažādas platformas: orbitālās (satelīti), atmosfēriskās (lidmašīnas, helikopteri, bezpilota lidaparāti), zemes platformas (uzstādītas uz trijkāja vai automobiļa). Katram tālizpētes platformu veidam ir savas priekšrocības un trūkumi, piemēram, izmantot bezpilota lidaparātus var jebkurš ar salīdzinoši zemām izmaksām un iegūt ļoti augstas izšķirtspējas datus, bet tā iespējams noklāt tikai nelielu teritoriju. Izmantojot satelītu datus, iespējams noklāt ļoti plašu teritoriju, bet tas var prasīt lielus ieguldījumus un datu ieguvi var apgrūtināt mākoņu segums.

Satelītu orbītas tiek iedalītas ekvatoriālajā, polārajā un slīpajā (pēc slīpuma); apļveida un eliptiskajā (pēc formas); zemajā, vidējā augstuma un ģeostacionārajā (pēc augstuma). Tomēr trīs no šīm orbītām ir vispopulārākās – zemā Zemes orbīta (160–2000 km augstumā), vidējā Zemes orbīta (2000–35 500 km augstumā) un augstā Zemes orbīta (augstāk par 35 500 km). Orbīta 35 786 km augstumā nodrošina satelīta kustības ātrumu, kas ir identisks Zemes rotācijas ātrumam (ģeosinhronā orbīta), un, satelītam atrodoties uz ekvatora, tas ir ģeostacionārajā orbītā (t. i., pastāvīgi atrodas virs kādas vietas uz Zemes virsmas).

Tālizpētes sensoru veidi ietver sintētiskās apertūras radaru (Synthetic-aperture radar, SAR), radiometrus un fotometrus dažādos viļņa garumos, lāzerskenēšanas (Light Detection and Ranging, LIDAR) sensorus, lāzera un radara altimetrus, ultraskaņas (akustiskos) sensorus un citus. Sensorus, kurus bieži lieto optiskās tālizpētes (izmanto redzamās gaismas elektromagnētiskā spektra daļu) jomā, iedala panhromatiskajos (reģistrē atstarojumu tikai vienā spektrālajā kanālā), multispektrālajos (vairāki spektrālie kanāli) un hiperspektrālajos (daudzi spektrālie kanāli). Piemēram, Sentinel-2B satelīta sensors (MultiSpectral Instrument, MSI) vienlaikus reģistrē atstarojumu 13 spektrālajos kanālos redzamās gaismas, tuvās infrasarkanās gaismas un īsviļņu infrasarkanās gaismas spektra daļās. Tālizpēte nodrošina datus ar dažādu telpisko, spektrālo un temporālo (laika perioda) izšķirtspēju, kas ir atkarīga no konkrētās platformas. Piemēram, Landsat-9 satelīts iegūst datus ar 30 m telpisko izšķirtspēju deviņos spektrālajos kanālos ar astoņu dienu periodu.

Tālizpēte tehnoloģiski ir ļoti ietilpīga nozare, kas ietver tālizpētes inženieriju (sensoru, platformu un sistēmu dizains, būve, uzturēšana, palaišana) un tālizpētes datu lietotājus (metožu izstrāde datu apstrādei un analīzei, tālizpētes datu produktu izveide un publicēšana).

Jēdziens “tālizpēte” ir angļu valodas jēdziena remote sensing latviskojums. Līdzās jēdzienam “tālizpēte” dažreiz tiek lietots termins “attālā izpēte”. Termins latviešu valodā ataino jēdziena būtību: tāls/attāls – bez tieša kontakta; izpēte – novērojumu veikšana, dokumentēšana. No angļu valodas aizgūts arī konkrētāks jēdziens “Zemes novērošana” (Earth observation), kas fokusējas uz planētas Zeme virsmas izpēti vairākos aspektos. 

Tāizpētei ir ļoti liela praktiskā nozīme – tā sniedz informāciju par Zemes virsmu no unikālas perspektīvas un dokumentē Zemes virsmas stāvokli un izmaiņas laikā. Tālizpētes informācija ir sistemātiska, kas ļauj to korekti salīdzināt, un informācija ir digitāla, kas ļauj to apstrādāt automatizēti. Attālināta informācijas ieguve ir svarīga ne tikai zemāku izmaksu dēļ, bet arī tādēļ, ka iespējams iegūt informāciju par grūti sasniedzamām, bīstamām teritorijām, turklāt tālizpētes datu ieguve nav atkarīga no valstu robežām.

Fotogrammetrija ir neatņemama tālizpētes procesa daļa – tā nodarbojas ar tālizpētes iegūto datu apstrādi, datu sākotnējo sagrozījumu novēršanu un kartogrāfiskās projekcijas nodrošināšanu datos, kas savukārt ļauj to izmantot citās sistēmās. Digitālo augstuma modeļu (precīzas, skaitliskas informācijas par Zemes reljefu) izveide ir viens no svarīgākajiem tālizpētes uzdevumiem. Šāda informācija ir vajadzīga, lai izveidotu precīzas topogrāfiskās kartes, modelētu plūdu un noslīdeņu riskus, identificētu arheoloģiskos objektus, kā arī citiem mērķiem. Digitālie augstuma modeļi ir svarīgi arī fotogrammetrijā (ortofotogrāfiju izveidē un datu topogrāfiskajā korekcijā). 

Svarīgs uzdevums ir arī dažādu indeksu (skaitlisku indikatoru) izveide, aprobācija un pilnveidošana. Šādu indeksu uzdevums ir konkrēti raksturot kādu interesējošu raksturlielumu, piemēram, normalizētais diferences veģetācijas indekss (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) parāda fotosintētiski aktīvās veģetācijas vitalitāti.

Tālizpētes datu analīze visbiežāk nozīmē to, ka tiek izmantotas datu matemātiskās klasifikācijas metodes. Tālizpētes datu klasifikācijas metodes iedala vadītajās (tiek nodrošināti klasifikācijas tipu paraugi un parametri) un nevadītajās (tiek nodrošināti tikai parametri). Mašīnmācīšanās metodes šajā kontekstā ir daļa no nevadītās klasifikācijas metodēm. Klasifikācijas rezultāts ir statistiski pamatota attēla elementu (pikseļu) tematiskā karte ar iepriekš definētām vai automātiski izveidotām tematiskām kategorijām (visbiežāk – zemes seguma veidiem). Objektorientētā attēlu analīze (Object-based Image Analysis, OBIA) jeb attēlu segmentācija ir vēl viena metode, kura mūsdienās tiek izmantota arvien biežāk. Šī metode palīdz izvairīties no “trokšņa” datos un skaidrāk izdalīt dažādu objektu kontūras.  

Tālizpētes datus un datu produktus izmanto ļoti daudzās nozarēs: meteoroloģijā un sinoptikā (laika apstākļu prognozēm), navigācijā un kartogrāfijā, militārajā jomā (izlūkošanā) un Zemes resursu izpētē un pārvaldībā. Klimata izmaiņu izpēte, konkrēti, okeāna virsmas mērījumi, ogļskābās gāzes jeb oglekļa dioksīda (CO₂) koncentrācijas mērījumi un ledāju robežu mērījumi ir svarīgākās tēmas tālizpētē. Tradicionāli pielietojuma virzieni tālizpētē ietver urbanizācijas pētījumus, zemes seguma izmaiņu izpēti, mežu izciršanas apjomu novērtējumus, lauksaimniecības ražības paredzēšanu un citas darbības. Tālizpēte mūsdienās ir cieši saistīta ar ģeogrāfiskajām informācijas sistēmām (ĢIS), attēlu un datu digitālo apstrādi un analīzi, mašīnmācīšanos un mākoņskaitļošanu, kur digitālie tālizpētes dati ļauj izmantot dažādas metodes no dažādām nozarēm.

Mūsdienās tālizpētes sistēmas rada iespēju sniegt operatīvu informāciju ar pāris dienu atkārtojumu (komerciālās satelītu kompānijas). Eiropas Savienības Zemes novērošanas misija Sentinel (daļa no plašākas Copernicus programmas) tiek veidota, izmantojot operatīvas informācijas iegūšanu, kas ir viens no tās galvenajiem mērķiem. Arī ilgtermiņa novērojumi (monitorings) ir tālizpētes uzdevumu lokā.

Tālizpēte bieži tiek definēta kā daļa no ģeomātikas nozares, kas ietver arī ģeodēziju, kartogrāfiju, fotogrammetriju, ĢIS un globālās navigācijas satelītu sistēmas (Global Navigation Satellite System, GNSS). Vairākās valstīs, piemēram, Francijā, Latvijā un Kanādā, ģeomātika ir apstiprināts termins, kurš apvieno visas šīs saistītās nozares.

Tālizpētes procesā ir gan zinātniskais aspekts, piemēram, tālizpētes inženierija (ietver kosmisko un lidojošo platformu uztvērēju konstruēšanu, būvi, palaišanu un operēšanu, datu centrus, priekšapstrādi), gan praktiskais aspekts, piemēram, tālizpētes datu lietotāji (profesionāļi daudzās jomās – kartogrāfijā, meteoroloģijā, dabas aizsardzībā un citur).

Tāizpētes vēsture ir cieši saistīta ar fotogrāfijas vēsturi un gaisa kuģošanas vēsturi. 1858. gadā Gaspārs Fēlikss Turnašons (Gaspard-Felix Tournachon) uzņēma pirmo aerofotogrāfiju no gaisa balona virs Parīzes. Vēlāk fotokameras tika piestiprinātas baložiem, gaisa pūķiem, raķetēm un citiem lidojošiem objektiem. Sistemātiska aerofotogrāfiju uzņemšana bija saistīta ar karšu veidošanas un militārās izlūkošanas vajadzībām. Motorizētās aviācijas attsītība pēc Pirmā pasaules kara veicināja tālizpētes attīstību, kas tika pilnveidota Otrajā pasaules karā. Automatizētas fotokameras tika izmantotas arī uz vācu “V–2” raķetēm. Aukstā kara laikā militāriem mērķiem tika attīstītas lidmašīnu tālizpētes platformas (piemēram, U–2) un pirmās kosmiskās tālizpētes platformas (Corona un Zenit satelītu programmas). Pēc pirmo satelītu veiksmīgas palaišanas radās iespēja veikt automatizētus Zemes virsmas novērojumus; kosmonauti misijās lietoja fotoaparātus, lai iemūžinātu Zemi no kosmosa. Vairākas atpazīstamas Zemes novērošanas misijas tika uzsāktas 20. gs. 70.–80. gados, piemēram, Landsat darbojas kopš 1972. gada līdz pat mūsdienām.

Pēc Aukstā kara beigām tika radītas daudzas komerciālās tālizpētes satelītu programmas, kas sniedza augstas izšķirtspējas satelītu attēlu pakalpojumus (piemēram, IKONOS, QuickBird). Vairākas satelītu misijas darbojās ar valdību finansiālu atbalstu (piemēram, Landsat Amerikas Savienotajās Valstīs (ASV) un SPOT (Satellite Pour l’Observation de la Terre) Francijā).

Visilgākā un sabiedrībā nozīmīgākā ir Landsat programma, kas tika sākta 1972. gadā. Tā ir nozīmīga ar garo datu laika rindu (30 m izšķirtspējas dati kopš 1984. gada) un pilnveidotajām datu apstrādes metodēm. Eiropas Savienības vajadzībām tiek attītstīta Sentinel misija.

Mūsdienās mākoņskaitļošanas platformas Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer un Earth on AWS ir neatņemamas tālizpētes procesā, jo iespējo liela apjoma automatizētu datu apstrādi un analīzi, izmantojot attālinātus skaitļošanas pakalpojumus un datu centrus. Landsat, Sentinel un citu misiju dati ir pieejami bezmaksas lejupielādei un iespējams pat veikt pieprasījumus datu attālinātai priekšapstrādei. Izplatītā datu atvēršanas politika ir veicinājusi tālizpētes popularitāti un līdz ar to arī lietotāju skaitu un metožu attīstību.

Sintētiskās apertūras radara (mikroviļņu diapazonā) izmantošana ir nozīmīga daudzās jomās, piemēram, lauksaimniecībā, mežsaimniecībā un agrās brīdināšanas vajdzībām. Lāzerskenēšanas tehnoloģija tiek plaši izmantota gan precīzu virsmas modeļu un 3D modeļu izveidei, gan apvidus kartēšanā detālā mērogā. Aerolāzerskenēšana bieži tiek kombinēta ar aerofotografēšanu, kas šādi tiek pilnveidota.

Tālizpēte tiek mācīta daudzās universitātēs pasaulē – gan profesionāli, gan akadēmiski. Praktiski tālizpēte ir cieši saistīta ar ĢIS, kas ietver lielu daļu no tālizpētes datu apstrādes un analīzes funkcionalitātes.

Daudzas laboratorijas un pētniecības institūti profesionāli nodarbojas ar tālizpētes datu analīzi. ASV Ģeoloģijas dienests (United States Geological Survey, USGS) ir viens no lielākajiem tālizpētes datu uzturētājiem pasaulē. Latvijā ar tālizpētes datu ieguvi, uzkrāšanu un datu produktu radīšanu nodarbojas Latvijas Ģeotelpiskās informācijas aģentūra (LĢIA).

• Remote Sensing of Environment (izdevējs Elsevier, iznāk kopš 1969. gada);
• ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (izdevējs International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, iznāk kopš 1989. gada);
• International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (izdevējs Elsevier, iznāk kopš 1999. gada).

Kērtiss Vudkoks (Curtis Woodcock) – profesors zemes un vides zinātnēs Bostonas Universitātē (Boston University), piedalījies Landsat datu analīzes algoritmu un Landsat programmas izstrādē. Deivids Rojs (David P. Roy) – ģeogrāfijas profesors Mičiganas Universitātē (University of Michigan), piedalījies Landsat un MODIS datu analīzē un harmonizācijā. Že Žū (Zhe Zhu) – docents tālizpētē Konektikutas Universitātē (University of Connecticut), izstrādājis algoritmu mākoņu maskēšanai. Maikls Vulders (Michael A. Wulder) – vecākais pētnieks Kanādas meža dienestā (Canadian Forest Service), stradājis mežu tālizpētē, izstrādājis algoritmu koku sugu automatizētai atpazīšanai, piedalījies satelītu datu un lāzerskanēšanas datu kombinēšanā. Kārena Seto (Karen C. Seto) – ģeogrāfijas un urbanizācijas zinātņu profesore Jeila Universitātē (Yale University), nodarbojusies ar urbanizācijas pētījumiem, izmantojot satelītu datus. Gariks Gutmans (Garik Gutman) – Nacionālās aeronautikas un kosmosa administrācijas (National Aeronautics and Space Administration, NASA) Zemes seguma un zemes lietojuma izmaiņu programmas (Land-Cover/Land-Use Change Program) vadītājs – zemes seguma izmaiņu izpētes koordinācija, projektu vadība.