The availability of frequent and cost-free satellite images is in growing demand in the research world. Such satellite constellations as Landsat 8 and Sentinel-2 provide a massive amount of valuable data daily. However, the discrepancy in the sensors' characteristics of these satellites makes it senseless to use a segmentation model trained on either dataset and applied to another, which is why domain adaptation techniques have recently become an active research area in remote sensing. In this paper, an experiment of domain adaptation through style-transferring is conducted using the HRSemI2I model to narrow the sensor discrepancy between Landsat 8 and Sentinel-2. This paper's main contribution is analyzing the expediency of that approach by comparing the results of segmentation using domain-adapted images with those without adaptation. The HRSemI2I model, adjusted to work with 6-band imagery, shows significant intersection-over-union performance improvement for both mean and per class metrics. A second contribution is providing different schemes of generalization between two label schemes - NALCMS 2015 and CORINE. The first scheme is standardization through higher-level land cover classes, and the second is through harmonization validation in the field.

近年来，深度学习已成为遥感科学家最有效的计算机视觉工具之一。但是，遥感数据集缺乏培训标签，这意味着科学家需要解决域适应性问题，以缩小卫星图像数据集之间的差异。结果，随后训练的图像分割模型可以更好地概括并使用现有的一组标签，而不需要新的标签。这项工作提出了一个无监督的域适应模型，该模型可在样式转移阶段保留图像的语义一致性和每个像素质量。本文的主要贡献是提出了SEMI2I模型的改进体系结构，该模型显着提高了所提出的模型的性能，并使其与最先进的Cycada模型具有竞争力。第二个贡献是在遥感多波段数据集（例如Worldview-2和Spot-6）上测试Cycada模型。提出的模型可在样式传递阶段保留图像的语义一致性和每个像素质量。因此，与SEMI2I模型相比，经过适应图像的训练的语义分割模型显示出可观的性能增长，并达到与最先进的Cycada模型相似的结果。所提出方法的未来开发可能包括生态领域转移，{\ em先验}对数据分布的质量评估，或探索域自适应模型的内部体系结构。

Deep learning semantic segmentation algorithms have provided improved frameworks for the automated production of Land-Use and Land-Cover (LULC) maps, which significantly increases the frequency of map generation as well as consistency of production quality. In this research, a total of 28 different model variations were examined to improve the accuracy of LULC maps. The experiments were carried out using Landsat 5/7 or Landsat 8 satellite images with the North American Land Change Monitoring System labels. The performance of various CNNs and extension combinations were assessed, where VGGNet with an output stride of 4, and modified U-Net architecture provided the best results. Additional expanded analysis of the generated LULC maps was also provided. Using a deep neural network, this work achieved 92.4% accuracy for 13 LULC classes within southern Manitoba representing a 15.8% improvement over published results for the NALCMS. Based on the large regions of interest, higher radiometric resolution of Landsat 8 data resulted in better overall accuracies (88.04%) compare to Landsat 5/7 (80.66%) for 16 LULC classes. This represents an 11.44% and 4.06% increase in overall accuracy compared to previously published NALCMS results, including larger land area and higher number of LULC classes incorporated into the models compared to other published LULC map automation methods.

高分辨率卫星图像可以为土地覆盖分类提供丰富的详细空间信息，这对于研究复杂的建筑环境尤为重要。但是，由于覆盖范围复杂的覆盖模式，昂贵的训练样品收集以及卫星图像的严重分布变化，很少有研究应用高分辨率图像来大规模详细类别的覆盖地图。为了填补这一空白，我们提出了一个大规模的土地盖数据集，即五亿像素。它包含超过50亿个标记的像素，这些像素由150个高分辨率Gaofen-2（4 M）卫星图像，在24类系统中注释，涵盖人工结构，农业和自然阶层。此外，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应方法，该方法可以转移在标记的数据集（称为源域）上训练的分类模型，以获取大型土地覆盖映射的无标记数据（称为目标域） 。具体而言，我们采用动态伪标签分配和班级平衡策略来介绍一个端到端的暹罗网络，以执行自适应领域联合学习。为了验证我们的数据集的普遍性以及在不同的传感器和不同地理区域中提出的方法，我们对中国的五个大城市和其他五个亚洲国家的五个城市进行了土地覆盖地图，以下情况下使用：Planetscope（3 m），Gaofen-1，Gaofen-1 （8 m）和Sentinel-2（10 m）卫星图像。在总研究区域为60,000平方公里，即使输入图像完全未标记，实验也显示出令人鼓舞的结果。拟议的方法接受了5亿像素数据集的培训，可实现在整个中国和其他亚洲国家的高质量和详细的土地覆盖地图。

在本文中，我们介绍了一个新的建筑数据集，并提出了一种新颖的域泛化方法，以促进从高分辨率遥感图像中提取建筑物的开发。当前建筑数据集的问题涉及它们缺乏多样性，标签的质量不令人满意，并且几乎不用于培训具有良好概括能力的建筑提取模型，以便正确地评估模型在实践中的真实性能场景。为了解决这些问题，我们建立了一个名为WHU-MIX建筑数据集的多样化，大规模和高质量的建筑数据集，该数据集更加面向实践。 WHU-MIX建筑物数据集由一个培训/验证集组成，该培训/验证集包含来自世界各地的43,727个不同图像，以及一个测试集，其中包含来自五大洲其他五个城市的8402张图像。此外，为了进一步提高建筑物提取模型的概括能力，我们提出了一种名为批处理样式混合（BSM）的域概括方法，该方法可以嵌入建筑物的frond-end中，以嵌入为有效的插件模块提取模型，为模型提供逐渐更大的数据分布，以学习数据不变知识。这项研究中进行的实验证实了WHU-MIX建筑数据集的潜力，以提高建筑物提取模型的性能，与其他现有数据集相比，MIOU提高了6-36％。其他数据集中标签不准确的不利影响可能会导致约20％的IOU减少。该实验还证实了所提出的BSM模块在增强模型的概括能力和鲁棒性方面的高性能，超过了13％的基线模型，而MIOU中最新的域概括方法则超过了4-15％。

Domain adaptation is critical for success in new, unseen environments. Adversarial adaptation models applied in feature spaces discover domain invariant representations, but are difficult to visualize and sometimes fail to capture pixel-level and low-level domain shifts. Recent work has shown that generative adversarial networks combined with cycle-consistency constraints are surprisingly effective at mapping images between domains, even without the use of aligned image pairs. We propose a novel discriminatively-trained Cycle-Consistent Adversarial Domain Adaptation model. CyCADA adapts representations at both the pixel-level and feature-level, enforces cycle-consistency while leveraging a task loss, and does not require aligned pairs. Our model can be applied in a variety of visual recognition and prediction settings. We show new state-of-the-art results across multiple adaptation tasks, including digit classification and semantic segmentation of road scenes demonstrating transfer from synthetic to real world domains.

深度学习方法表明了遥感高空间分辨率（HSR）覆盖映射的有希望的结果。然而，城乡场景可以呈现完全不同的地理景观，以及这些算法的不充分性妨碍了城市级或国家级映射。大多数现有的HSR土地覆盖数据集主要推动学习语义表示的研究，从而忽略了模型可转移性。在本文中，我们介绍了陆地覆盖域自适应语义分割（Loveda）数据集以推进语义和可转让的学习。 Loveda DataSet包含5987个HSR图像，具有来自三个不同城市的166768个注释对象。与现有数据集相比，Loveda DataSet包含两个域名（城乡），由于：1）多尺度对象，带来了相当大的挑战; 2）复杂的背景样本; 3）类分布不一致。 Loveda DataSet适用于土地覆盖语义分段和无监督域适应（UDA）任务。因此，我们在11个语义分割方法和八种UDA方法上基准测试了Loveda DataSet。还进行了一些探索性研究，包括多规范架构和策略，额外的背景监督和伪标签分析，以解决这些挑战。代码和数据在https://github.com/junjue-wang/loveda获得。

Domain adaptation is one of the prominent strategies for handling both domain shift, that is widely encountered in large-scale land use/land cover map calculation, and the scarcity of pixel-level ground truth that is crucial for supervised semantic segmentation. Studies focusing on adversarial domain adaptation via re-styling source domain samples, commonly through generative adversarial networks, have reported varying levels of success, yet they suffer from semantic inconsistencies, visual corruptions, and often require a large number of target domain samples. In this letter, we propose a new unsupervised domain adaptation method for the semantic segmentation of very high resolution images, that i) leads to semantically consistent and noise-free images, ii) operates with a single target domain sample (i.e. one-shot) and iii) at a fraction of the number of parameters required from state-of-the-art methods. More specifically an image-to-image translation paradigm is proposed, based on an encoder-decoder principle where latent content representations are mixed across domains, and a perceptual network module and loss function is further introduced to enforce semantic consistency. Cross-city comparative experiments have shown that the proposed method outperforms state-of-the-art domain adaptation methods. Our source code will be available at \url{https://github.com/Sarmadfismael/LRM_I2I}.

语义细分是一种关键技术，涉及高分辨率遥感（HRS）图像的自动解释，并引起了遥感社区的广泛关注。由于其层次表示能力，深度卷积神经网络（DCNN）已成功应用于HRS图像语义分割任务。但是，对大量培训数据的严重依赖性以及对数据分布变化的敏感性严重限制了DCNNS在HRS图像的语义分割中的潜在应用。这项研究提出了一种新型的无监督域适应性语义分割网络（MemoryAdaptnet），用于HRS图像的语义分割。 MemoryAdaptnet构建了一种输出空间对抗学习方案，以弥合源域和目标域之间的域分布差异，并缩小域移位的影响。具体而言，我们嵌入了一个不变的特征内存模块来存储不变的域级上下文信息，因为从对抗学习获得的功能仅代表当前有限输入的变体特征。该模块由类别注意力驱动的不变域级上下文集合模块集成到当前伪不变功能，以进一步增强像素表示。基于熵的伪标签滤波策略用于更新当前目标图像的高额伪不变功能的内存模块。在三个跨域任务下进行的广泛实验表明，我们提出的记忆ADAPTNET非常优于最新方法。

语义分割在广泛的计算机视觉应用中起着基本作用，提供了全球对图像​​的理解的关键信息。然而，最先进的模型依赖于大量的注释样本，其比在诸如图像分类的任务中获得更昂贵的昂贵的样本。由于未标记的数据替代地获得更便宜，因此无监督的域适应达到了语义分割社区的广泛成功并不令人惊讶。本调查致力于总结这一令人难以置信的快速增长的领域的五年，这包含了语义细分本身的重要性，以及将分段模型适应新环境的关键需求。我们提出了最重要的语义分割方法;我们对语义分割的域适应技术提供了全面的调查;我们揭示了多域学习，域泛化，测试时间适应或无源域适应等较新的趋势;我们通过描述在语义细分研究中最广泛使用的数据集和基准测试来结束本调查。我们希望本调查将在学术界和工业中提供具有全面参考指导的研究人员，并有助于他们培养现场的新研究方向。

使用合成数据来训练在现实世界数据上实现良好性能的神经网络是一项重要任务，因为它可以减少对昂贵数据注释的需求。然而，合成和现实世界数据具有域间隙。近年来，已经广泛研究了这种差距，也称为域的适应性。通过直接执行两者之间的适应性来缩小源（合成）和目标数据之间的域间隙是具有挑战性的。在这项工作中，我们提出了一个新颖的两阶段框架，用于改进图像数据上的域适应技术。在第一阶段，我们逐步训练一个多尺度神经网络，以从源域到目标域进行图像翻译。我们将新的转换数据表示为“目标中的源”（SIT）。然后，我们将生成的SIT数据插入任何标准UDA方法的输入。该新数据从所需的目标域缩小了域间隙，这有助于应用UDA进一步缩小差距的方法。我们通过与其他领先的UDA和图像对图像翻译技术进行比较来强调方法的有效性，当时用作SIT发电机。此外，我们通过三种用于语义分割的最先进的UDA方法（HRDA，daformer and proda）在两个UDA任务上，GTA5到CityScapes和Synthia to CityScapes来证明我们的框架的改进。

域适应是一种解决未经看线环境中缺乏大量标记数据的技术。提出了无监督的域适应，以使模型适用于使用单独标记的源数据和未标记的目标域数据的新模式。虽然已经提出了许多图像空间域适配方法来捕获像素级域移位，但是这种技术可能无法维持分割任务的高电平语义信息。对于生物医学图像的情况，在域之间的图像转换操作期间，诸如血管的细细节可能会丢失。在这项工作中，我们提出了一种模型，它使用周期 - 一致丢失在域之间适应域，同时通过在适应过程中强制执行基于边缘的损耗来维持原始图像的边缘细节。我们通过将其与其他两只眼底血管分割数据集的其他方法进行比较来证明我们的算法的有效性。与SOTA和〜5.2增量相比，我们达到了1.1〜9.2递增的骰子分数。

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。

通过采用卷积神经网络（CNN）进行电路结构的分割，深度学习在具有挑战性的电路注释任务中取得了巨大的成功。深度学习方法需要大量手动注释的培训数据才能实现良好的性能，如果在给定数据集上培训的深度学习模型被应用于其他数据集，则可能导致性能降解。这通常称为电路注释的域移位问题，这源于不同图像数据集的分布的较大变化。可以从单个设备中的不同设备或不同层获得不同的图像数据集。为了解决域移位问题，我们提出了直方图门控图像翻译（HGIT），这是一个无监督的域适应框架，将图像从给定的源数据集转换为目标数据集的域，并利用转换的图像来训练段网络。具体而言，我们的HGIT执行基于生成的对抗网络（GAN）的图像翻译，并利用直方图统计数据进行数据策划。实验是在适应三个不同目标数据集（无标签的单个标记源数据集上进行的，并评估了每个目标数据集的分割性能。我们已经证明，与报道的域适应技术相比，我们的方法达到了最佳性能，并且还可以合理地接近完全监督的基准。

发生毁灭性事件后，数十年来仍然可以看到空袭的后果。未爆炸的军械（UXO）是对人类生活和环境的巨大危险。通过评估战时图像，专家可以推断出DUD的发生。当前的手动分析过程是昂贵且耗时的，因此使用深度学习可以自动检测炸弹陨石坑，是改善UXO处置过程的一种有希望的方法。但是，这些方法需要大量手动标记的培训数据。这项工作利用月球表面图像来利用域的适应性，以解决自动化炸弹火山口检测的问题，并在有限的训练数据的限制下深入学习。本文通过提供有限的训练数据和（2）的自动炸弹火山口检测的解决方案方法来促进学术和实践（1），并通过证明使用合成图像进行域适应的可用性和相关挑战。

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

本文提出FogAdapt，一种用于密集有雾场景的语义细分域的新方法。虽然已经针对显着的研究来减少语义分割中的域移位，但对具有恶劣天气条件的场景的适应仍然是一个开放的问题。由于天气状况，如雾，烟雾和雾度，加剧了域移位的场景的可见性，从而使得在这种情况下进行了无监督的适应性。我们提出了一种自熵和多尺度信息增强的自我监督域适应方法（FOGADAPT），以最大限度地减少有雾场景分割的域移位。由经验证据支持，雾密度的增加导致分割概率的高自熵性，我们引入了基于自熵的损耗功能来引导适应方法。此外，在不同的图像尺度上获得的推论由不确定性组合并加权，以生成目标域的尺度不变伪标签。这些规模不变的伪标签对可见性和比例变化具有鲁棒性。我们在真正的雾景场景中评估了真正的清晰天气场景模型，适应和综合非雾图像到真正的雾场景适应情景。我们的实验表明，FogAdapt在有雾图像的语义分割中的目前最先进的情况下显着优异。具体而言，通过考虑标准设置与最先进的（SOTA）方法相比，FogaDATK在Foggy苏黎世上获得3.8％，有雾的驾驶密集为6.0％，而在Miou的雾化驾驶的3.6％，在Miou，在MiOOP中改编为有雾的苏黎世。

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.

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.

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。