海冰密集度是海冰的重要参数之一，在冰区导航、海上作业、海冰模式验证和气候模型改进等方面具有重要意义。卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短、成本相对低等优势，已成为获取海冰密集度的主要观测手段。本文从主被动微波遥感和光学遥感的角度，回顾了现阶段海冰密集度卫星遥感反演研究进展情况，包括海冰监测传感器、海冰密集度反演算法和海冰密集度产品等。结果表明，被动微波遥感是目前获取海冰密集度的主要方式，已发展出许多成熟的业务化算法；主动微波遥感数据已成为制作冰情图的主要数据源，海冰密集度反演算法由合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分类向深度学习算法发展；光学遥感海冰密集度算法较为成熟，但受限于云层和夜晚限制，其反演结果多用于其他海冰密集度产品的验证。受传感器硬件限制，3种观测手段各有其长处与不足。为获得高精度、高时空分辨率的海冰密集度数据，开展多源数据融合研究是解决传感器性能瓶颈的有效手段。大数据时代，基于深度学习的海冰密集度卫星遥感反演技术快速发展，需要深度融入海冰密集度卫星遥感领域知识。海冰密集度卫星遥感反演应着力于海冰预报服务，致力于提高我国的海冰预报能力。