本研究提出了一种使用深入学习工作流程来量化建筑环境中的损坏的新方法来量化。由于自动履带，从谷歌地球获得了全世界50个震中的自然灾害前后的空中图像，从谷歌地球获得了一台10,000个空中图像数据库，每像素的空间分辨率为2米。该研究利用算法SEG-Net在两个实例（现有和后自然灾害）中的卫星图像中的建筑环境的语义分割。对于图像分割，SEG-Net是最受欢迎和最通用的CNN架构之一。 SEG-NET算法在分割中达到了92％的精度。分割后，我们将两种情况之间的差异与变化百分比进行了比较。这种变化系数代表了数控的损坏，城市环境必须量化建筑环境中的整体损坏。这样的指数可以让政府估计受影响家庭的数量，也许是住房损害的程度。

建筑变更检测是许多重要应用，特别是在军事和危机管理领域。最近用于变化检测的方法已转向深度学习，这取决于其培训数据的质量。因此，大型注释卫星图像数据集的组装对于全球建筑更改监视是必不可少的。现有数据集几乎完全提供近Nadir观看角度。这限制了可以检测到的更改范围。通过提供更大的观察范围，光学卫星的滚动成像模式提出了克服这种限制的机会。因此，本文介绍了S2Looking，一个建筑变革检测数据集，其中包含以各种偏离Nadir角度捕获的大规模侧视卫星图像。 DataSet由5000个批次图像对组成的农村地区，并在全球范围内超过65,920个辅助的变化实例。数据集可用于培训基于深度学习的变更检测算法。它通过提供（1）更大的观察角来扩展现有数据集; （2）大照明差异; （3）额外的农村形象复杂性。为了便于{该数据集的使用，已经建立了基准任务，并且初步测试表明，深度学习算法发现数据集明显比最接近的近Nadir DataSet，Levir-CD +更具挑战性。因此，S2Looking可能会促进现有的建筑变革检测算法的重要进步。 DataSet可在https://github.com/s2looking/使用。

这项研究旨在使用人工智能（AI）和多视图图像实现更可靠的自动化后建筑物损害分类。当前的实践和研究工作在采用AI进行灾后损害评估的AI方面通常是（a）定性，基于标准损害量表缺乏建筑物损害水平的精制分类，并且（b）基于空中或卫星图像培训，具有有限的视图，视图有限，尽管有指示性，但并不完全描述损伤量表。为了使损伤水平的更准确和可靠的自动量化量化，本研究提出了以多种地面和建筑物的空中视图形式使用更全面的视觉数据。为了具有这样的空间感知的损害预测模型，使用了多视图卷积神经网络（MV-CNN）体系结构，结合了损坏建筑物不同视图的信息。这种空间3D上下文损害信息将导致更准确地识别损害和可靠的损害水平量化。拟议的模型经过训练和验证，并在侦察视觉数据集上进行了验证，其中包含飓风哈维后检查的建筑物的专家标签，地理标记的图像。开发的模型在预测损害水平方面表现出合理的准确性，可用于支持更加知识和可靠的AI-AI-AS辅助灾害管理实践。

In this paper, we address the challenge of land use and land cover classification using Sentinel-2 satellite images. The Sentinel-2 satellite images are openly and freely accessible provided in the Earth observation program Copernicus. We present a novel dataset based on Sentinel-2 satellite images covering 13 spectral bands and consisting out of 10 classes with in total 27,000 labeled and geo-referenced images. We provide benchmarks for this novel dataset with its spectral bands using state-of-the-art deep Convolutional Neural Network (CNNs). With the proposed novel dataset, we achieved an overall classification accuracy of 98.57%. The resulting classification system opens a gate towards a number of Earth observation applications. We demonstrate how this classification system can be used for detecting land use and land cover changes and how it can assist in improving geographical maps. The geo-referenced dataset EuroSAT is made publicly available at https://github.com/phelber/eurosat.

与计算机视觉合并的基于无人机的遥感系统（UAV）遥感系统具有协助建筑物建设和灾难管理的潜力，例如地震期间的损害评估。可以通过检查来评估建筑物到地震的脆弱性，该检查考虑到相关组件的预期损害进展以及组件对结构系统性能的贡献。这些检查中的大多数是手动进行的，导致高利用人力，时间和成本。本文提出了一种通过基于无人机的图像数据收集和用于后处理的软件库来自动化这些检查的方法，该方法有助于估算地震结构参数。这里考虑的关键参数是相邻建筑物，建筑计划形状，建筑计划区域，屋顶上的对象和屋顶布局之间的距离。通过使用距离测量传感器以及通过Google Earth获得的数据进行的现场测量，可以验证所提出的方法在估计上述参数估算上述参数方面的准确性。可以从https://uvrsabi.github.io/访问其他详细信息和代码。

使用卫星图像的建筑物分类对于诸如损害评估，资源分配和人口估算的若干应用而言变得越来越重要。在这项工作中，我们专注于建筑物损伤评估（BDA）和住宅和非住宅建筑的建筑物类型分类（BTC）。我们建议仅依赖于RGB卫星图像并遵循基于2级的深度学习的方法，其中使用语义分割模型提取建筑物的足迹，然后进行裁剪图像的分类。由于缺乏住宅/非住宅建筑物分类的适当数据集，我们介绍了一个新的高分辨率卫星图像数据集。我们进行广泛的实验，选择最佳的超参数，模型架构和培训范式，我们提出了一种新的转移基于学习的方法，以优于经典方法。最后，我们验证了两种应用中提出的方法，呈现出卓越的准确性和F1分数指标。

用于卫星图像分析的计算机视觉算法的创新可以使我们能够在行星层面探索全球挑战，例如城市化和土地利用变化。但是，当试图复制将这些分析推向新领域的模型时，尤其是在发展中国家的模型时，域转移问题是一个普遍的情况。如果模型是通过一个位置的图像和标签训练的，则通常不会很好地概括到图像和数据分布不同的新位置。在这项工作中，我们考虑了我们有一个大型卫星图像场景的设置，我们希望在该场景上解决一个应用问题 - 构建足迹细分。在这里，我们不一定需要担心创建一个概括过我们场景边界的模型，而是可以训练本地模型。我们表明，使用非常高分辨率（0.5m/px）卫星图像解决建筑细分问题需要的标签很少。我们只有527个稀疏多边形注释（相当于1500 x 1500名被标记的像素）训练的最佳型号，召回了0.87的持有足迹，R2的r2为0.93视窗。我们将模型应用于约旦安曼（Amman）的高分辨率图像中，在一项有关城市变化检测的案例研究中。

本文介绍了Dahitra，这是一种具有分层变压器的新型深度学习模型，可在飓风后根据卫星图像对建筑物的损害进行分类。自动化的建筑损害评估为决策和资源分配提供了关键信息，以快速应急响应。卫星图像提供了实时，高覆盖的信息，并提供了向大规模污点后建筑物损失评估提供信息的机会。此外，深入学习方法已证明在对建筑物的损害进行分类方面有希望。在这项工作中，提出了一个基于变压器的新型网络来评估建筑物的损失。该网络利用多个分辨率的层次空间特征，并在将变压器编码器应用于空间特征后捕获特征域的时间差异。当对大规模灾难损坏数据集（XBD）进行测试以构建本地化和损坏分类以及在Levir-CD数据集上进行更改检测任务时，该网络将实现最先进的绩效。此外，我们引入了一个新的高分辨率卫星图像数据集，IDA-BD（与2021年路易斯安那州的2021年飓风IDA有关，以便域名适应以进一步评估该模型的能力，以适用于新损坏的区域。域的适应结果表明，所提出的模型可以适应一个新事件，只有有限的微调。因此，所提出的模型通过更好的性能和域的适应来推进艺术的当前状态。此外，IDA-BD也提供了A高分辨率注释的数据集用于该领域的未来研究。

灾难事件后立即可用的高分辨率卫星图像对于响应计划至关重要，因为它促进了对临界基础设施状态的广泛情境意识，例如建立损坏，洪水和障碍物来访问路线。此规模的损坏映射将需要数百人的专家小时。然而，众包的组合和深度学习的最新进步将实时降低几个小时需要的努力。要求志愿者放置点标记，而不是实际受损区域的形状，显着降低灾难期间响应所需的分析时间。但是，不同的志愿者可能在标记中不一致。这项工作提出了用于汇总可能不一致的损伤标记以培训神经网络损伤探测器的方法。

2D和3D建筑图提供了宝贵的信息，以了解人类活动及其对地球及其环境的影响。尽管为提高建筑地图的质量而做出了巨大努力，但自动化方法产生的当前大规模建筑地图仍存在许多错误和不确定性，并且通常仅限于提供2D建筑信息。这项研究提出了一种开源无监督的2D和3D建筑物提取算法，并带有适用于大型建筑物映射的机载LIDAR数据。我们的算法以完全无监督的方式运行，不需要任何培训标签或培训程序。我们的算法由形态过滤和基于平面的过滤组成。因此，计算是有效的，结果易于预测，这可以大大减少所得建筑图中的不确定性。丹佛和纽约市的大规模数据集（> 550 $ km^2 $）的定量和定性评估表明，我们的算法比通过基于深度学习的方法生成的Microsoft Building Footprints可以产生更准确的建筑图。在不同条件下进行的广泛评估证实，我们的算法是可扩展的，可以通过适当的参数选择进一步改进。我们还详细介绍了参数和潜在错误来源的影响，以帮助我们算法的潜在用户。我们的基于激光雷达的算法具有优势，即生成2D和3D构建图在计算上有效，而它产生了准确且可解释的结果。我们提出的算法为带有机载激光雷达数据的全球尺度2D和3D建筑物映射提供了巨大的潜力。

利用相对高的像素 - 明智的度量分数，正在实现使用相对卷积神经网络的编码器解码器中存在的卫星图像中存在的建筑物的语义分割。在本文中，我们的目标是利用实例分段任务的完全卷积神经网络的力量，并使用额外添加的类与流域处理技术一起利用更好的对象度量结果来利用。我们还显示Cutmix混合数据增强和单周期学习率政策是更大的正则化方法，以实现更好的培训数据和提高性能。此外，混合精度训练提供了更灵活的来试验更大的网络和批次，同时保持训练期间的稳定性和收敛性。我们比较并显示在我们整个管道中的这些额外变化的效果，最终提供了一个已被证明更好地执行的调谐超参数。

需要在自然灾害后损害评估来分配援助和力量从最佳地处理损坏。这一过程涉及为兴趣区域，建筑物的本地化以及大自然或城市因素对建筑物造成的损害量的分类来获取卫星图像。在自然灾害的情况下，这意味着加工许多平方公里的区域，以判断特定建筑是否遭受破坏性因素。在这项工作中，我们开发了灾难前后的同一区域卫星图像的自动比较的计算方法，并在建筑物中分类不同损坏程度。我们的解决方案是基于暹罗与编码器解码器架构的神经网络。我们包括广泛的消融研究，并比较不同的编码器，解码器，损失函数，增强以及组合两个图像的几种方法。该解决方案实现了计算机愿景中的最佳结果之一，以建立损害评估竞争。

分析了2011年至2021年发表的88个来源，本文对基于计算机的建筑物和建筑环境进行了首次系统评价，以评估其对建筑和城市设计研究的价值。遵循多阶段的选择过程，讨论了有关建筑应用，例如建筑物分类，详细分类，定性环境分析，建筑条件调查和建筑价值估算等建筑应用程序的类型。这揭示了当前的研究差距和趋势，并突出了研究目标的两个主要类别。首先，要使用或优化计算机视觉方法进行体系结构图像数据，然后可以帮助自动化耗时，劳动密集型或复杂的视觉分析任务。其次，通过查找视觉，统计和定性数据之间的模式和关系来探索机器学习方法的方法论上的好处，以研究有关建筑环境的新问题，这可以克服传统手动分析的局限性。不断增长的研究为建筑和设计研究提供了新的方法，论文确定了未来的研究挑战和方向。

In this article, the analysis of existing models of satellite image recognition was carried out, the problems in the field of satellite image recognition as a source of information were considered and analyzed, deep learning methods were compared, and existing image recognition methods were analyzed. The results obtained will be used as a basis for the prospective development of a fire recognition model based on satellite images and the use of recognition results as input data for a cognitive model of forecasting the macro-economic situation based on fuzzy cognitive maps.

小型太阳能光伏（PV）阵列中电网的有效集成计划需要访问高质量的数据：单个太阳能PV阵列的位置和功率容量。不幸的是，不存在小型太阳能光伏的国家数据库。那些确实有限的空间分辨率，通常汇总到州或国家一级。尽管已经发布了几种有希望的太阳能光伏检测方法，但根据研究，研究这些模型的性能通常是高度异质的。这些方法对能源评估的实际应用的比较变得具有挑战性，可能意味着报告的绩效评估过于乐观。异质性有多种形式，我们在这项工作中探讨了每种形式：空间聚集的水平，地面真理的验证，培训和验证数据集的不一致以及培训的位置和传感器的多样性程度和验证数据始发。对于每个人，我们都会讨论文献中的新兴实践，以解决它们或暗示未来研究的方向。作为调查的一部分，我们评估了两个大区域的太阳PV识别性能。我们的发现表明，由于验证过程中的共同局限性，从卫星图像对太阳PV自动识别的传统绩效评估可能是乐观的。这项工作的收获旨在为能源研究人员和专业人员提供自动太阳能光伏评估技术的大规模实用应用。

Transfer Learning methods are widely used in satellite image segmentation problems and improve performance upon classical supervised learning methods. In this study, we present a semantic segmentation method that allows us to make land cover maps by using transfer learning methods. We compare models trained in low-resolution images with insufficient data for the targeted region or zoom level. In order to boost performance on target data we experiment with models trained with unsupervised, semi-supervised and supervised transfer learning approaches, including satellite images from public datasets and other unlabeled sources. According to experimental results, transfer learning improves segmentation performance 3.4% MIoU (Mean Intersection over Union) in rural regions and 12.9% MIoU in urban regions. We observed that transfer learning is more effective when two datasets share a comparable zoom level and are labeled with identical rules; otherwise, semi-supervised learning is more effective by using the data as unlabeled. In addition, experiments showed that HRNet outperformed building segmentation approaches in multi-class segmentation.

可再生能源的快速开发，尤其是太阳能光伏（PV），对于缓解气候变化至关重要。结果，印度设定了雄心勃勃的目标，可以在2030年之前安装500吉瓦的太阳能容量。鉴于预计大量的足迹可以满足可再生能源能源目标，因此对环境价值的土地利用冲突的潜力很高。为了加快太阳能的发展，土地使用计划者将需要访问PV基础设施的最新，准确的地理空间信息。在这项工作中，我们开发了一种露骨的机器学习模型，以使用自由使用的卫星图像绘制印度的公用事业规模的太阳能项目，平均准确性为92％。我们的模型预测得到了人类专家的验证，以获取1363个太阳能光伏农场的数据集。使用此数据集，我们测量了整个印度的太阳足迹，并量化了与PV基础设施发展相关的土地盖修改程度。我们的分析表明，印度超过74％的太阳能发展是建立在具有自然生态系统保护或农业价值的陆生类型上的。

The xView2 competition and xBD dataset spurred significant advancements in overhead building damage detection, but the competition's pixel level scoring can lead to reduced solution performance in areas with tight clusters of buildings or uninformative context. We seek to advance automatic building damage assessment for disaster relief by proposing an auxiliary challenge to the original xView2 competition. This new challenge involves a new dataset and metrics indicating solution performance when damage is more local and limited than in xBD. Our challenge measures a network's ability to identify individual buildings and their damage level without excessive reliance on the buildings' surroundings. Methods that succeed on this challenge will provide more fine-grained, precise damage information than original xView2 solutions. The best-performing xView2 networks' performances dropped noticeably in our new limited/local damage detection task. The common causes of failure observed are that (1) building objects and their classifications are not separated well, and (2) when they are, the classification is strongly biased by surrounding buildings and other damage context. Thus, we release our augmented version of the dataset with additional object-level scoring metrics https://gitlab.kitware.com/dennis.melamed/xfbd to test independence and separability of building objects, alongside the pixel-level performance metrics of the original competition. We also experiment with new baseline models which improve independence and separability of building damage predictions. Our results indicate that building damage detection is not a fully-solved problem, and we invite others to use and build on our dataset augmentations and metrics.

深度学习模式和地球观察的协同组合承诺支持可持续发展目标（SDGS）。新的发展和夸张的申请已经在改变人类将面临生活星球挑战的方式。本文审查了当前对地球观测数据的最深入学习方法，以及其在地球观测中深度学习的快速发展受到影响和实现最严重的SDG的应用。我们系统地审查案例研究至1）实现零饥饿，2）可持续城市，3）提供保管安全，4）减轻和适应气候变化，5）保留生物多样性。关注重要的社会，经济和环境影响。提前令人兴奋的时期即将到来，算法和地球数据可以帮助我们努力解决气候危机并支持更可持续发展的地方。

这项研究介绍了\ textit {landslide4sense}，这是一种从遥感中检测到滑坡检测的参考基准。该存储库具有3,799个图像贴片，可从Sentinel-2传感器中融合光学层，并带有数字高程模型和来自ALOS Palsar的斜率层。附加的地形信息促进了对滑坡边界的准确检测，而最近的研究表明，仅使用光学数据，这是具有挑战性的。广泛的数据集支持在滑坡检测中进行深度学习（DL）研究，以及用于系统更新滑坡库存的方法的开发和验证。基准数据集已在四个不同的时间和地理位置收集：伊伯里（2018年9月），科达古（2018年8月），戈尔卡（2015年4月）和台湾（2009年8月）。每个图像像素均标记为属于滑坡，包括各种来源和彻底的手动注释。然后，我们评估11个最先进的DL分割模型的滑坡检测性能：U-NET，RESU-NET，PSPNET，CONTECTNET，DEEPLAB-V2，DEEPLAB-V3+，FCN-8，LINKNET，FRRRN-A，FRRN-A，， FRRN-B和SQNET。所有型号均已从划痕上对每个研究区域的四分之一的补丁进行培训，并在其他三个季度的独立贴片上进行了测试。我们的实验表明，Resu-NET的表现优于其他模型，用于滑坡检测任务。我们在\ url {www.landslide4sense.org}公开获得多种源滑坡基准数据（Landslide4sense）和经过测试的DL模型，为遥感，计算机视觉和机器学习社区建立了重要的资源通常，尤其是对滑坡检测的应用。