经过良好策划的数据集的可用性推动了机器学习（ML）模型的成功。尽管对农业的地球观测数据的获取增加了，但仍有少数策划的标签数据集，这限制了其在训练ML模型中用于农业中的遥控模型的潜力。为此，我们介绍了一个首先的数据集，镰刀，在3个不同卫星的不同空间分辨率下具有时间序列图像，并用多个关键的裁剪参数注释，用于帕迪种植的帕迪耕种，用于泰米尔纳德邦的Cauvery Delta地区，印度。该数据集由388个独特地块的2398个季节样品组成，分布在三角洲的4个地区。该数据集涵盖了2018年1月3月2021日的时间段之间的多光谱，热和微波数据。稻田样品用4个关键的裁剪参数注释，即播种日期，移植日期，收获日期和作物收率。这是最早将生长季节（使用播种和收获日期）视为数据集的一部分的研究之一。我们还提出了一种产量预测策略，该策略使用基于观察到的生长季节以及该地区泰米尔纳德邦农业大学获得的标准季节性信息生成的时间序列数据。随之而来的绩效提高凸显了ML技术的影响，该技术利用了与特定地区的农民紧随其后的标准实践相一致的领域知识。我们在3个单独的任务上进行基准测试数据集，即作物类型，物候日期（播种，移植，收获）和产量预测，并开发了一个端到端框架，用于预测现实世界中的关键作物参数。

对联合国可持续发展目标的进展（SDGS）因关键环境和社会经济指标缺乏数据而受到阻碍，其中历史上有稀疏时间和空间覆盖率的地面调查。机器学习的最新进展使得可以利用丰富，频繁更新和全球可用的数据，例如卫星或社交媒体，以向SDGS提供洞察力。尽管有希望的早期结果，但到目前为止使用此类SDG测量数据的方法在很大程度上在不同的数据集或使用不一致的评估指标上进行了评估，使得难以理解的性能是改善，并且额外研究将是最丰富的。此外，处理卫星和地面调查数据需要域知识，其中许多机器学习群落缺乏。在本文中，我们介绍了3个SDG的3个基准任务的集合，包括与经济发展，农业，健康，教育，水和卫生，气候行动和陆地生命相关的任务。 15个任务中的11个数据集首次公开发布。我们为Acceptandbench的目标是（1）降低机器学习界的进入的障碍，以促进衡量和实现SDGS; （2）提供标准基准，用于评估各种SDG的任务的机器学习模型; （3）鼓励开发新颖的机器学习方法，改进的模型性能促进了对SDG的进展。

Fusing satellite imagery acquired with different sensors has been a long-standing challenge of Earth observation, particularly across different modalities such as optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) images. Here, we explore the joint analysis of imagery from different sensors in the light of representation learning: we propose to learn a joint embedding of multiple satellite sensors within a deep neural network. Our application problem is the monitoring of lake ice on Alpine lakes. To reach the temporal resolution requirement of the Swiss Global Climate Observing System (GCOS) office, we combine three image sources: Sentinel-1 SAR (S1-SAR), Terra MODIS, and Suomi-NPP VIIRS. The large gaps between the optical and SAR domains and between the sensor resolutions make this a challenging instance of the sensor fusion problem. Our approach can be classified as a late fusion that is learned in a data-driven manner. The proposed network architecture has separate encoding branches for each image sensor, which feed into a single latent embedding. I.e., a common feature representation shared by all inputs, such that subsequent processing steps deliver comparable output irrespective of which sort of input image was used. By fusing satellite data, we map lake ice at a temporal resolution of < 1.5 days. The network produces spatially explicit lake ice maps with pixel-wise accuracies > 91% (respectively, mIoU scores > 60%) and generalises well across different lakes and winters. Moreover, it sets a new state-of-the-art for determining the important ice-on and ice-off dates for the target lakes, in many cases meeting the GCOS requirement.

我们开发了一个基于深度学习的卷积回归模型，该模型估计了土壤顶部〜5 cm中的体积土壤水分含量。输入预测因子包括Sentinel-1（活动雷达），Sentinel-2（光学图像）和SMAP（被动雷达），以及来自GLDAS的土壤格林和建模土壤水分领域的地球物理变量。该模型在2015年至2021年期间对全球约1300个原位传感器的数据进行了训练和评估，并获得了0.727的平均每传感器相关性为0.727，UBRMSE为0.054，可用于在名义上生产土壤水分图。320m分辨率。这些结果是针对不同位置的其他13个土壤水分厂进行基准测试的，并使用消融研究来识别重要的预测因子。

城市土地覆盖的时间序列数据在分析城市增长模式方面具有很大的效用，不透水表面和植被的分布变化以及对城市微观气候产生影响。虽然Landsat数据非常适于这种分析，但由于长时间系列的免费图像，传统的每像素硬分类未能产生Landsat数据的全部潜力。本文提出了一种子像素分类方法，其利用Landsat-5 TM和Resorational-1 Liss-IV传感器的时间重叠。我们训练卷积神经网络，预测30米Landsat-5 TM数据的分数陆地覆盖。从2011年的Bengaluru的一个艰难的5.8M Liss-IV图像估计参考陆地覆盖分数。此外，我们从2009年使用Mumbai数据并将其与使用的结果进行了概括和卓越的性能随机森林分类器。对于Bengaluru（2011）和Mumbai（2009）数据，我们的CNN模型的平均绝对百分比误差在30M细胞水平上的内置和植被分数预测的7.2至11.3。与最近的最近的研究不同，在使用数据在空间范围进行有限的空间范围进行验证，我们的模型已经过度培训并验证了两个不同时间段的两个Mega城市的完整空间范围的数据。因此，它可以可靠地从Landsat-5 TM时间序列数据中可靠地产生30M内置和植被分数图，以分析长期城市增长模式。

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。

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.

Remote sensing satellites capture the cyclic dynamics of our Planet in regular time intervals recorded in satellite time series data. End-to-end trained deep learning models use this time series data to make predictions at a large scale, for instance, to produce up-to-date crop cover maps. Most time series classification approaches focus on the accuracy of predictions. However, the earliness of the prediction is also of great importance since coming to an early decision can make a crucial difference in time-sensitive applications. In this work, we present an End-to-End Learned Early Classification of Time Series (ELECTS) model that estimates a classification score and a probability of whether sufficient data has been observed to come to an early and still accurate decision. ELECTS is modular: any deep time series classification model can adopt the ELECTS conceptual idea by adding a second prediction head that outputs a probability of stopping the classification. The ELECTS loss function then optimizes the overall model on a balanced objective of earliness and accuracy. Our experiments on four crop classification datasets from Europe and Africa show that ELECTS allows reaching state-of-the-art accuracy while reducing the quantity of data massively to be downloaded, stored, and processed. The source code is available at https://github.com/marccoru/elects.

农作物残留物燃烧是世界许多地方的空气污染的主要来源，尤其是南亚。政策制定者，从业人员和研究人员都投资了衡量影响和制定干预措施以减少燃烧。但是，测量燃烧的影响或干预措施的有效性减少燃烧需要数据燃烧的位置。这些数据在成本和可行性方面都在现场收集具有挑战性。我们利用印度旁遮普邦旁遮普邦农作物残留物燃烧的地面监测的数据，以探索使用可访问的卫星图像是否可以更有效地检测到燃烧。具体而言，我们使用了具有高时间分辨率（最多每天）的3M Planetscope数据以及具有每周时间分辨率但光谱信息深度的公共可用Sentinel-2数据。在分析了不同光谱带和燃烧指数单独分离燃烧和未燃烧图的能力之后，我们构建了一个随机森林模型，这些模型确定提供了最大的分离性，并用地面验证的数据评估了模型性能。鉴于测量所带来的挑战，我们的总体模型精度为82％是有利的。基于此过程的见解，我们讨论了检测卫星图像中农作物残留物燃烧的技术挑战，以及衡量燃烧和政策干预措施的影响的挑战。

在收获前的作物产量的准确预测对于世界各地的作物物流，市场计划和食物分配至关重要。产量预测需要在延长的时间段内监测物候和气候特征，以模拟农作物发育中涉及的复杂关系。绕过世界各种卫星提供的遥感卫星图像是获取数据预测数据的廉价且可靠的方法。目前，收益率预测的领域由深度学习方法主导。尽管使用这些方法达到的精度是有希望的，但所需的数据量和``Black-Box''性质可以限制深度学习方法的应用。可以通过提出一条管道将遥感图像处理为基于特征的表示形式来克服局限性，该图像允许使用极端梯度提升（XGBoost）进行产量预测。与基于深度学习的最先进的收益率预测系统相比，对美国大豆产量预测的比较评估显示出了有希望的预测准确性。特征重要性将近红外光谱视为我们模型中的重要特征。报告的结果暗示了XGBoost进行产量预测的能力，并鼓励将来对XGBoost进行XGBoost的实验，以对世界各地的其他农作物进行产量预测。

大型视力模型的无监督预训练方法已显示出可以提高下游监督任务的性能。为卫星图像开发类似的技术带来了重要的机会，因为未标记的数据很丰富，并且固有的时间和多光谱结构提供了途径，以进一步改善现有的训练策略。在本文中，我们提出了Satmae，这是基于蒙面自动编码器（MAE）的时间或多光谱卫星图像的预训练框架。为了利用时间信息，我们包括一个时间嵌入以及跨时间独立掩盖图像贴片。此外，我们证明将多光谱数据编码为具有不同光谱位置编码的频段组是有益的。我们的方法在基准数据集（最高$ \ uparrow $ 7 \％）上的监督学习绩效方面都对先前最先前的技术产生了强大的改进，以及在下游遥感任务（包括土地）上的转移学习绩效封面分类（最多$ \ uparrow $ 14 \％）和语义细分。

光学和雷达卫星时间序列是协同的：光学图像包含丰富的光谱信息，而C波段雷达捕获有用的几何信息，并且对云盖免疫。由于近期基于时间关注的方法的成功跨多种裁剪映射任务，我们建议调查这些模型如何适应多种方式运行。我们实施和评估多种融合方案，包括新颖的方法和对培训程序的简单调整，显着提高性能和效率几乎没有增加复杂性。我们表明大多数融合方案具有优势和缺点，使其与特定设置相关。然后，我们跨多个任务评估多模式的好处：宗地分类，基于像素的分割和Panoptic Parcel分段。我们表明，通过利用光学和雷达时间序列，基于多模式的时间关注的模型可以在性能和弹性方面偶尔将单片式模型到云覆盖。为了进行这些实验，我们使用空间对齐的雷达图像时间序列增强肉饼数据集。生成的数据集，Pastis-R，构成了具有语义和实例注释的第一个大规模，多模式和开放式卫星时间序列数据集。

卫星遥感提供了一种具有成本效益的概要洪水监测的解决方案，卫星衍生的洪水图为传统上使用的数值洪水淹没模型提供了一种计算有效的替代方法。尽管卫星碰巧涵盖正在进行的洪水事件时确实提供了及时的淹没信息，但它们受其时空分辨率的限制，因为它们在各种规模上动态监测洪水演变的能力。不断改善对新卫星数据源的访问以及大数据处理功能，就此问题的数据驱动解决方案而言，已经解锁了前所未有的可能性。具体而言，来自卫星的数据融合，例如哥白尼前哨，它们具有很高的空间和低时间分辨率，以及来自NASA SMAP和GPM任务的数据，它们的空间较低，但时间较高的时间分辨率可能会导致高分辨率的洪水淹没在A处的高分辨率洪水。每日规模。在这里，使用Sentinel-1合成孔径雷达和各种水文，地形和基于土地利用的预测因子衍生出的洪水淹没图对卷积神经网络进行了训练，以预测高分辨率的洪水泛滥概率图。使用Sentinel-1和Sentinel-2衍生的洪水面罩，评估了UNET和SEGNET模型架构的性能，分别具有95％的信心间隔。精确召回曲线（PR-AUC）曲线下的区域（AUC）被用作主要评估指标，这是由于二进制洪水映射问题中类固有的不平衡性质，最佳模型提供了PR-AUC 0.85。

高分辨率遥感图像用于广泛的任务，包括对象的检测和分类。然而，高分辨率图像昂贵，而较低的分辨率图像通常是可自由的可用的，并且可以由公众用于社会良好应用范围。为此，我们使用从Spacenet 7挑战的PlanetsCope图像策划多个频谱多图像超分辨率数据集作为高分辨率参考和与低分辨率图像相同的图像的多个Sentinel-2重新定位。我们介绍了将多图像超分辨率（MISR）应用于多光谱遥感图像的第一个结果。此外，我们还将辐射级一致性模块引入MISR模型，以保持哨声-2传感器的高辐射分辨率。我们表明MISR优于一系列图像保真度指标的单图像超分辨率和其他基线。此外，我们对建筑描绘的多图像超分辨率的效用进行了第一次评估，显示利用多个图像导致这些下游任务中的更好的性能。

以知情方式监测和管理地球林是解决生物多样性损失和气候变化等挑战的重要要求。虽然森林评估的传统或空中运动提供了在区域一级分析的准确数据，但将其扩展到整个国家，以外的高度分辨率几乎不可能。在这项工作中，我们提出了一种贝叶斯深度学习方法，以10米的分辨率为全国范围的森林结构变量，使用自由可用的卫星图像作为输入。我们的方法将Sentinel-2光学图像和Sentinel-1合成孔径雷达图像共同变换为五种不同的森林结构变量的地图：95th高度百分位，平均高度，密度，基尼系数和分数盖。我们从挪威的41个机载激光扫描任务中培训和测试我们的模型，并证明它能够概括取消测试区域，从而达到11％和15％之间的归一化平均值误差，具体取决于变量。我们的工作也是第一个提出贝叶斯深度学习方法的工作，以预测具有良好校准的不确定性估计的森林结构变量。这些提高了模型的可信度及其适用于需要可靠的信心估计的下游任务，例如知情决策。我们提出了一组广泛的实验，以验证预测地图的准确性以及预测的不确定性的质量。为了展示可扩展性，我们为五个森林结构变量提供挪威地图。

准确地估算主要山区盆地中的积雪对于水资源经理来说至关重要，以便做出影响当地和全球经济，野生动植物和公共政策的决策。目前，此估计需要多个配备LIDAR的飞机飞行或原位测量值，两者均昂贵，稀疏和对可访问区域有偏见。在本文中，我们证明了来自多个，公开可用的卫星和天气数据源的空间和时间信息的融合，可以估算关键山区的积雪。我们的多源模型的表现优于单源估计值5.0英寸RMSE，并且优于稀疏的原位测量值的估计值1.2英寸RMSE。

Crop type maps are critical for tracking agricultural land use and estimating crop production. Remote sensing has proven an efficient and reliable tool for creating these maps in regions with abundant ground labels for model training, yet these labels remain difficult to obtain in many regions and years. NASA's Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) spaceborne lidar instrument, originally designed for forest monitoring, has shown promise for distinguishing tall and short crops. In the current study, we leverage GEDI to develop wall-to-wall maps of short vs tall crops on a global scale at 10 m resolution for 2019-2021. Specifically, we show that (1) GEDI returns can reliably be classified into tall and short crops after removing shots with extreme view angles or topographic slope, (2) the frequency of tall crops over time can be used to identify months when tall crops are at their peak height, and (3) GEDI shots in these months can then be used to train random forest models that use Sentinel-2 time series to accurately predict short vs. tall crops. Independent reference data from around the world are then used to evaluate these GEDI-S2 maps. We find that GEDI-S2 performed nearly as well as models trained on thousands of local reference training points, with accuracies of at least 87% and often above 90% throughout the Americas, Europe, and East Asia. Systematic underestimation of tall crop area was observed in regions where crops frequently exhibit low biomass, namely Africa and South Asia, and further work is needed in these systems. Although the GEDI-S2 approach only differentiates tall from short crops, in many landscapes this distinction goes a long way toward mapping the main individual crop types. The combination of GEDI and Sentinel-2 thus presents a very promising path towards global crop mapping with minimal reliance on ground data.

Cashews are grown by over 3 million smallholders in more than 40 countries worldwide as a principal source of income. As the third largest cashew producer in Africa, Benin has nearly 200,000 smallholder cashew growers contributing 15% of the country's national export earnings. However, a lack of information on where and how cashew trees grow across the country hinders decision-making that could support increased cashew production and poverty alleviation. By leveraging 2.4-m Planet Basemaps and 0.5-m aerial imagery, newly developed deep learning algorithms, and large-scale ground truth datasets, we successfully produced the first national map of cashew in Benin and characterized the expansion of cashew plantations between 2015 and 2021. In particular, we developed a SpatioTemporal Classification with Attention (STCA) model to map the distribution of cashew plantations, which can fully capture texture information from discriminative time steps during a growing season. We further developed a Clustering Augmented Self-supervised Temporal Classification (CASTC) model to distinguish high-density versus low-density cashew plantations by automatic feature extraction and optimized clustering. Results show that the STCA model has an overall accuracy of 80% and the CASTC model achieved an overall accuracy of 77.9%. We found that the cashew area in Benin has doubled from 2015 to 2021 with 60% of new plantation development coming from cropland or fallow land, while encroachment of cashew plantations into protected areas has increased by 70%. Only half of cashew plantations were high-density in 2021, suggesting high potential for intensification. Our study illustrates the power of combining high-resolution remote sensing imagery and state-of-the-art deep learning algorithms to better understand tree crops in the heterogeneous smallholder landscape.

In intensively managed forests in Europe, where forests are divided into stands of small size and may show heterogeneity within stands, a high spatial resolution (10 - 20 meters) is arguably needed to capture the differences in canopy height. In this work, we developed a deep learning model based on multi-stream remote sensing measurements to create a high-resolution canopy height map over the "Landes de Gascogne" forest in France, a large maritime pine plantation of 13,000 km$^2$ with flat terrain and intensive management. This area is characterized by even-aged and mono-specific stands, of a typical length of a few hundred meters, harvested every 35 to 50 years. Our deep learning U-Net model uses multi-band images from Sentinel-1 and Sentinel-2 with composite time averages as input to predict tree height derived from GEDI waveforms. The evaluation is performed with external validation data from forest inventory plots and a stereo 3D reconstruction model based on Skysat imagery available at specific locations. We trained seven different U-net models based on a combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 bands to evaluate the importance of each instrument in the dominant height retrieval. The model outputs allow us to generate a 10 m resolution canopy height map of the whole "Landes de Gascogne" forest area for 2020 with a mean absolute error of 2.02 m on the Test dataset. The best predictions were obtained using all available satellite layers from Sentinel-1 and Sentinel-2 but using only one satellite source also provided good predictions. For all validation datasets in coniferous forests, our model showed better metrics than previous canopy height models available in the same region.

高分辨率卫星图像已证明是可用于广泛的任务，包括衡量全球人口，当地经济生计和生物多样性，其中许多其他任务。不幸的是，高分辨率图像既不经常收集，购买昂贵，难以高效，有效地缩放这些下游任务在两次和空间。我们提出了一种新的条件像素综合模型，它使用丰富，低成本，低分辨率的图像，在位置和时间内产生准确的高分辨率图像。我们表明，我们的模型在钥匙下游任务 - 对象计数上达到了照片 - 现实的样本质量和竞争基线的竞争基线 - 特别是在地面上的条件正在快速变化的地理位置中。