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.
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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。
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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。
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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.
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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。
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近年来,新发现的矿物沉积物数量和不同矿物质需求的增加有LED探索地质学家,寻找在矿物勘探的每个阶段加工不同数据类型的更有效和创新的方法。作为主要步骤,诸如岩性单元,改变类型,结构和指示剂矿物的各种特征被映射以辅助靶向矿床的决策。不同类型的遥感数据集如卫星和空气传播数据,使得可以克服与映射地质特征相关的常见问题。从不同平台获得的遥感数据量的快速增加鼓励科学家培养先进,创新和强大的数据处理方法。机器学习方法可以帮助处理广泛的遥感数据集,并确定诸如反射连续体和感兴趣的特征的组件之间的关系。这些方法在处理频谱和地面真理测量中是稳健的,用于噪声和不确定性。近年来,通过补充与遥感数据集的地质调查进行了许多研究,现在在地球科学研究中突出。本文对一些流行的和最近建立的机器学习方法的实施和适应提供了全面的审查,用于处理不同类型的遥感数据,并调查其用于检测各种矿床类型的应用。我们展示了组合遥感数据和机器学习方法的高能力,以映射对于提供潜在地图至关重要的不同地质特征。此外,我们发现高级方法的范围来处理新一代遥感数据,以创建改进的矿物前景图。
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世界上最大的可可生产国C \^ote d'Ivoire and Ghana占全球可可生产的三分之二。在这两个国家,可可都是多年生作物,为近200万农民提供收入。然而,缺少可可种植区域的精确地图,阻碍了保护区,生产和产量的准确量化,并限制了可用于改善可持续性治理的信息。在这里,我们将可可种植园数据与公开可用的卫星图像结合在深度学习框架中,并为两国的可可种植园创建高分辨率地图,并被现场验证。我们的结果表明,可可栽培是C \^ote d'Ivoire和Ghane的保护区中森林损失的37%以上和13%的潜在驱动因素,该官员报告大大低估了种植的地区,最高40%在加纳。这些地图是提高可可生产地区保护和经济发展的关键基础。
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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。
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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。
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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。
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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.
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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.
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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。
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作物现场边界有助于映射作物类型,预测产量,并向农民提供现场级分析。近年来,已经看到深深学习的成功应用于划定工业农业系统中的现场边界,但由于(1)需要高分辨率卫星图像的小型字段来解除界限和(2)缺乏(2)缺乏用于模型培训和验证的地面标签。在这项工作中,我们结合了转移学习和弱监督来克服这些挑战,我们展示了在印度的成功方法,我们有效地产生了10,000个新的场地标签。我们最好的型号使用1.5亿分辨率的空中客车现货图像作为投入,预先列进法国界限的最先进的神经网络,以及印度标签上的微调,以实现0.86的联盟(iou)中位数交叉口在印度。如果使用4.8M分辨率的行星扫描图像,最好的模型可以实现0.72的中位数。实验还表明,法国的预训练减少了所需的印度现场标签的数量,以便在数据集较小时尽可能多地实现给定的性能水平。这些发现表明我们的方法是划定当前缺乏现场边界数据集的世界区域中的裁剪领域的可扩展方法。我们公开发布了10,000个标签和描绘模型,以方便社区创建现场边界地图和新方法。
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土壤侵蚀是对世界各地环境和长期土地管理的重大威胁。人类活动加速的土壤侵蚀会造成陆地和水生生态系统的极端变化,这在现场阶段(30-m)的当前和可能的未来没有得到充分的调查/预测。在这里,我们使用三种替代方案(2.6、4.5和8.5)估计/预测通过水侵蚀(薄板和RILL侵蚀)的土壤侵蚀速率,共享社会经济途径和代表性浓度途径(SSP-RCP)情景。田间尺度的土壤侵蚀模型(FSSLM)估计依赖于由卫星和基于图像的土地使用和土地覆盖的估计(LULC)集成的高分辨率(30-m)G2侵蚀模型,对长期降水量的规范观察,以及耦合模型比较项目阶段6(CMIP6)的方案。基线模型(2020年)估计土壤侵蚀速率为2.32 mg HA 1年1年,具有当前的农业保护实践(CPS)。当前CPS的未来情况表明,在气候和LULC变化的SSP-RCP方案的不同组合下,增加了8%至21%。 2050年的土壤侵蚀预测表明,所有气候和LULC场景都表明极端事件的增加或极端空间位置的变化很大程度上从南部到美国东部和东北地区。
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Crop phenology is crucial information for crop yield estimation and agricultural management. Traditionally, phenology has been observed from the ground; however Earth observation, weather and soil data have been used to capture the physiological growth of crops. In this work, we propose a new approach for the within-season phenology estimation for cotton at the field level. For this, we exploit a variety of Earth observation vegetation indices (derived from Sentinel-2) and numerical simulations of atmospheric and soil parameters. Our method is unsupervised to address the ever-present problem of sparse and scarce ground truth data that makes most supervised alternatives impractical in real-world scenarios. We applied fuzzy c-means clustering to identify the principal phenological stages of cotton and then used the cluster membership weights to further predict the transitional phases between adjacent stages. In order to evaluate our models, we collected 1,285 crop growth ground observations in Orchomenos, Greece. We introduced a new collection protocol, assigning up to two phenology labels that represent the primary and secondary growth stage in the field and thus indicate when stages are transitioning. Our model was tested against a baseline model that allowed to isolate the random agreement and evaluate its true competence. The results showed that our model considerably outperforms the baseline one, which is promising considering the unsupervised nature of the approach. The limitations and the relevant future work are thoroughly discussed. The ground observations are formatted in an ready-to-use dataset and will be available at https://github.com/Agri-Hub/cotton-phenology-dataset upon publication.
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由于技术成本的降低和卫星发射的增加,卫星图像变得越来越流行和更容易获得。除了提供仁慈的目的外,还可以出于恶意原因(例如错误信息)使用卫星数据。事实上,可以依靠一般图像编辑工具来轻松操纵卫星图像。此外,随着深层神经网络(DNN)的激增,可以生成属于各种领域的现实合成图像,与合成生成的卫星图像的扩散有关的其他威胁正在出现。在本文中,我们回顾了关于卫星图像的产生和操纵的最新技术(SOTA)。特别是,我们既关注从头开始的合成卫星图像的产生,又要通过图像转移技术对卫星图像进行语义操纵,包括从一种类型的传感器到另一种传感器获得的图像的转换。我们还描述了迄今已研究的法医检测技术,以对合成图像伪造进行分类和检测。虽然我们主要集中在法医技术上明确定制的,该技术是针对AI生成的合成内容物的检测,但我们还审查了一些用于一般剪接检测的方法,这些方法原则上也可以用于发现AI操纵图像
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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。
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这里介绍了人工智能研究所(IARAI)组织的2022年Landslide4sense(L4S)竞赛的科学结果。竞争的目的是根据全球收集的卫星图像的大规模多个来源自动检测滑坡。 2022 L4S旨在促进有关使用卫星图像的语义分割任务的深度学习模型(DL)模型最新发展的跨学科研究。在过去的几年中,由于卷积神经网络(CNN)的发展,基于DL的模型已经达到了对图像解释的期望。本文的主要目的是介绍本次比赛中介绍的细节和表现最佳的算法。获胜的解决方案详细介绍了Swin Transformer,Segformer和U-NET等最先进的模型。还考虑了先进的机器学习技术和诸如硬采矿,自我培训和混合数据增强之类的策略。此外,我们描述了L4S基准数据集,以促进进一步的比较,并在线报告准确性评估的结果。可以在\ textIt {未来开发排行榜上访问数据,以供将来评估,\ url {https://www.iarai.ac.ac.at/landslide4sense/challenge/},并邀请研究人员提交更多预测结果,评估准确性在他们的方法中,将它们与其他用户的方法进行比较,理想情况下,改善了本文报告的滑坡检测结果。
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机器学习(ML)是指根据大量数据预测有意义的输出或对复杂系统进行分类的计算机算法。 ML应用于各个领域,包括自然科学,工程,太空探索甚至游戏开发。本文的重点是在化学和生物海洋学领域使用机器学习。在预测全球固定氮水平,部分二氧化碳压力和其他化学特性时,ML的应用是一种有前途的工具。机器学习还用于生物海洋学领域,可从各种图像(即显微镜,流车和视频记录器),光谱仪和其他信号处理技术中检测浮游形式。此外,ML使用其声学成功地对哺乳动物进行了分类,在特定的环境中检测到濒临灭绝的哺乳动物和鱼类。最重要的是,使用环境数据,ML被证明是预测缺氧条件和有害藻华事件的有效方法,这是对环境监测的重要测量。此外,机器学习被用来为各种物种构建许多对其他研究人员有用的数据库,而创建新算法将帮助海洋研究界更好地理解海洋的化学和生物学。
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