亚马逊森林中对森林砍伐的估计是挑战任务，因为该地区的规模巨大和直接人类通道的难度。但是，这是一个至关重要的问题，因为森林砍伐会导致严重的环境问题，例如全球气候变化，生物多样性降低等。为了有效解决这些问题，卫星图像将是估计亚马逊森林砍伐的一个很好的选择。通过光学图像和合成孔径雷达（SAR）图像的组合，无论天气条件如何，都可以观察到如此庞大的区域。在本文中，我们提出了一种准确的森林砍伐估计方法，并使用常规的UNET和全面的数据处理。Sentinel-1，Sentinel-2和Landsat 8的各种渠道被精心选择并用于训练深层神经网络。通过提出的方法，以很高的精度成功估计了新的查询的森林砍伐状态。

Remote sensing of the Earth's surface water is critical in a wide range of environmental studies, from evaluating the societal impacts of seasonal droughts and floods to the large-scale implications of climate change. Consequently, a large literature exists on the classification of water from satellite imagery. Yet, previous methods have been limited by 1) the spatial resolution of public satellite imagery, 2) classification schemes that operate at the pixel level, and 3) the need for multiple spectral bands. We advance the state-of-the-art by 1) using commercial imagery with panchromatic and multispectral resolutions of 30 cm and 1.2 m, respectively, 2) developing multiple fully convolutional neural networks (FCN) that can learn the morphological features of water bodies in addition to their spectral properties, and 3) FCN that can classify water even from panchromatic imagery. This study focuses on rivers in the Arctic, using images from the Quickbird, WorldView, and GeoEye satellites. Because no training data are available at such high resolutions, we construct those manually. First, we use the RGB, and NIR bands of the 8-band multispectral sensors. Those trained models all achieve excellent precision and recall over 90% on validation data, aided by on-the-fly preprocessing of the training data specific to satellite imagery. In a novel approach, we then use results from the multispectral model to generate training data for FCN that only require panchromatic imagery, of which considerably more is available. Despite the smaller feature space, these models still achieve a precision and recall of over 85%. We provide our open-source codes and trained model parameters to the remote sensing community, which paves the way to a wide range of environmental hydrology applications at vastly superior accuracies and 2 orders of magnitude higher spatial resolution than previously possible.

该卷包含来自机器学习挑战的选定贡献“发现玛雅人的奥秘”，该挑战在欧洲机器学习和数据库中知识发现的欧洲挑战赛曲目（ECML PKDD 2021）中提出。遥感大大加速了古代玛雅人森林地区的传统考古景观调查。典型的探索和发现尝试，除了关注整个古老的城市外，还集中在单个建筑物和结构上。最近，已经成功地尝试了使用机器学习来识别古代玛雅人定居点。这些尝试虽然相关，但却集中在狭窄的区域上，并依靠高质量的空中激光扫描（ALS）数据，该数据仅涵盖古代玛雅人曾经定居的地区的一小部分。另一方面，由欧洲航天局（ESA）哨兵任务制作的卫星图像数据很丰富，更重要的是公开。旨在通过执行不同类型的卫星图像（Sentinel-1和Sentinel-2和ALS）的集成图像细分来定位和识别古老的Maya架构（建筑物，Aguadas和平台）的“发现和识别古代玛雅体系结构（建筑物，Aguadas和平台）的挑战的“发现和识别古老的玛雅体系结构（建筑物，阿吉达斯和平台）的“发现玛雅的奥秘”的挑战， （LIDAR）数据。

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.

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。

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。

Accurate and timely rain prediction is crucial for decision making and is also a challenging task. This paper presents a solution which won the 2 nd prize in the Weather4cast 2022 NeurIPS competition using 3D U-Nets and EarthFormers for 8-hour probabilistic rain prediction based on multi-band satellite images. The spatial context effect of the input satellite image has been deeply explored and optimal context range has been found. Based on the imbalanced rain distribution, we trained multiple models with different loss functions. To further improve the model performance, multi-model ensemble and threshold optimization were used to produce the final probabilistic rain prediction. Experiment results and leaderboard scores demonstrate that optimal spatial context, combined loss function, multi-model ensemble, and threshold optimization all provide modest model gain. A permutation test was used to analyze the effect of each satellite band on rain prediction, and results show that satellite bands signifying cloudtop phase (8.7 um) and cloud-top height (10.8 and 13.4 um) are the best predictors for rain prediction. The source code is available at https://github.com/bugsuse/weather4cast-2022-stage2.

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。

雨林在全球生态系统中起着重要作用。但是，由于几个原因，它们的重要区域正面临森林砍伐和退化。创建了各种政府和私人计划，以监视和警报遥感图像增加森林砍伐的增加，并使用不同的方式处理显着的生成数据。公民科学项目也可以用于实现相同的目标。公民科学由涉及非专业志愿者进行分析，收集数据和使用其计算资源的科学研究组成，并在科学方面取得进步，并提高公众对特定知识领域的问题的理解，例如天文学，化学，数学和物理学。从这个意义上讲，这项工作提出了一个名为Foresteyes的公民科学项目，该项目通过对遥感图像的分析和分类来使用志愿者的答案来监视雨林中的森林砍伐区域。为了评估这些答案的质量，使用来自巴西法律亚马逊的遥感图像启动了不同的活动/工作流程，并将其结果与亚马逊森林砍伐监测项目生产的官方地面图进行了比较。在这项工作中，在2013年和2016年围绕着Rond \^onia州的前两个工作流程收到了35,000美元以上的$ 383 $志愿者的答复，$ 2,050 $ 2,050 $在发布后仅两周半就创建了任务。对于其他四个工作流程，甚至封闭了同一区域（Rond \^onia）和不同的设置（例如，图像分割方法，图像分辨率和检测目标），他们收到了$ 51,035美元的志愿者的答案，从$ 281的志愿者收取的$ 3,358 $ $ 3,358 $任务。在执行的实验中...

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.

地球观测卫星多年来一直在不同位置和具有不同模态的光谱带的地球环境中连续监测地球环境。由于复杂的卫星传感条件（例如，天气，云，大气，轨道），可能无法使用某些模式，乐队，位置和时间的观察。CVPR 2022 [1]中的多学历矩阵完成挑战提供了多模式卫星数据，用于以亚马逊雨林作为感兴趣的地区来解决此类数据稀疏挑战。这项工作提出了自适应的实时多模式回归和生成框架，并以0.2226的LPIP，123.0372的PSNR和0.6347的SSIM在这一挑战中在看不见的测试查询方面取得了出色的性能。

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。

云和雪在可见和近红外（VNIR）范围内具有类似的光谱特征，因此难以在高分辨率VNIR图像中彼此区分。我们通过引入短波红外（SWIR）频段来解决这个问题，其中云具有高度反射性，雪是吸收的。由于与VNIR相比，由于苏尔州的分辨率通常是较低的分辨率，本研究提出了一种可以在VNIR图像中有效地检测云和雪的多分辨率全卷积神经网络（FCN）。我们融合了深fcn内的多分辨率频段，并在较高的VNIR分辨率下执行语义分割。这种基于融合的分类器，以端到端的方式训练，实现了94.31％的总体准确性和F1分数，在印度乌塔塔克手的州捕获的资源-2数据上的云。发现这些评分比随机森林分类器高30％，比独立单分辨率FCN高10％。除了对云检测目的有用外，该研究还突出了多传感器融合问题的卷积神经网络的潜力。

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.

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。

滑坡在陡峭的斜坡上具有破坏性和反复发生的自然灾害，并代表了生命和财产的风险。了解遗物滑坡的位置对于了解其机制，更新库存图并改善风险评估至关重要。但是，在覆盖着雨林植被的热带地区，遗物滑坡映射很复杂。提出了一种新的CNN方法，用于半自动检测遗物滑坡，该检测使用由K均值聚类算法生成的数据集并具有预训练步骤。在预训练中计算的权重用于微调CNN训练过程。使用CBERS-4A WPM图像进行了建议和标准方法之间的比较。使用三个用于语义分割的CNN（U-NET，FPN，Linknet）带有两个增强数据集。总共测试了42种CNN组合。在测试的组合之间，精度和回忆的值非常相似。每种组合的召回率都高于75 \％，但是精度值通常小于20 \％。假阳性（FP）样品被称为这些低精度值的原因。提出的方法的预测更准确，正确检测到更多的滑坡。这项工作表明，在被雨林覆盖的区域发现遗物滑坡存在局限性，这主要与牧场的光谱响应与与\ textit {gleichenella sp。}蕨类植物的森林砍伐区域之间的相似性有关，通常用作lands斑scars的指示。

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。

近年来，由于海洋漏油事故严重影响环境，自然资源和沿海居民的生活，近年来，漏油事件引起了人们的关注。高光谱遥感图像提供了丰富的光谱信息，这对在复杂的海洋场景中监测漏油物有益。但是，大多数现有方法都是基于受监督和半监督的框架来检测高光谱图像（HSIS）的漏油事件，这些框架需要大量努力来注释一定数量的高质量训练集。在这项研究中，我们首次尝试基于HSIS的隔离森林开发无监督的漏油检测方法。首先，考虑到噪声水平在不同的频段之间有所不同，因此利用了噪声方差估计方法来评估不同频段的噪声水平，并且消除了因严重噪声而损坏的频段。其次，使用内核主成分分析（KPCA）来降低HSIS的高维度。然后，用隔离林估计属于海水和油泄漏之一的每个像素的概率，并且使用群集算法在检测到的概率上自动生产一组伪标记的训练样品。最后，可以通过在减少尺寸的数据上执行支持向量机（SVM）来获得初始检测图，然后，使用扩展的随机Walker（ERW）模型进一步优化初始检测结果，以改善检测检测漏油的准确性。关于我们自己创建的空气传播高光谱漏油数据（HOSD）的实验表明，该方法在其他最先进的检测方法方面获得了卓越的检测性能。

西尼罗河病毒（WNV）的发生代表了最常见的蚊子传播的人畜共患病毒感染之一。它的循环通常与适合载体增殖和病毒复制的气候和环境条件有关。最重要的是，已经开发了几种统计模型来塑造和预测WNV循环：尤其是，最近的地球观察数据（EO）数据的巨大可用性，再加上人工智能领域的持续发展，提供了宝贵的机会。在本文中，我们试图通过用卫星图像为深度神经网络（DNN）喂食WNV循环，这些图像已被广泛证明可以具有环境和气候特征。值得注意的是，尽管以前的方法可以独立分析每个地理位置，但我们提出了一种空间感知方法，该方法也考虑了近距离位点的特征。具体而言，我们建立在图形神经网络（GNN）的基础上，以从相邻位置进行聚集特征，并进一步扩展这些模块以考虑多个关系，例如两个地点之间的温度和土壤水分差异以及地理距离。此外，我们将与时间相关的信息直接注入模型中，以考虑病毒传播的季节性。我们设计了一个实验环境，将卫星图像（来自Landsat和Sentinel任务）结合在一起，以及意大利WNV循环的地面真相观察。我们表明，与适当的预训练阶段配对时，我们提出的多种jaCencenciencencencence Graph注意网络（MAGAT）始终导致更高的性能。最后，我们在消融研究中评估MAGAT每个组成部分的重要性。

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