Obtaining a dynamic population distribution is key to many decision-making processes such as urban planning, disaster management and most importantly helping the government to better allocate socio-technical supply. For the aspiration of these objectives, good population data is essential. The traditional method of collecting population data through the census is expensive and tedious. In recent years, statistical and machine learning methods have been developed to estimate population distribution. Most of the methods use data sets that are either developed on a small scale or not publicly available yet. Thus, the development and evaluation of new methods become challenging. We fill this gap by providing a comprehensive data set for population estimation in 98 European cities. The data set comprises a digital elevation model, local climate zone, land use proportions, nighttime lights in combination with multi-spectral Sentinel-2 imagery, and data from the Open Street Map initiative. We anticipate that it would be a valuable addition to the research community for the development of sophisticated approaches in the field of population estimation.

Fine-grained population maps are needed in several domains, like urban planning, environmental monitoring, public health, and humanitarian operations. Unfortunately, in many countries only aggregate census counts over large spatial units are collected, moreover, these are not always up-to-date. We present POMELO, a deep learning model that employs coarse census counts and open geodata to estimate fine-grained population maps with 100m ground sampling distance. Moreover, the model can also estimate population numbers when no census counts at all are available, by generalizing across countries. In a series of experiments for several countries in sub-Saharan Africa, the maps produced with POMELOare in good agreement with the most detailed available reference counts: disaggregation of coarse census counts reaches R2 values of 85-89%; unconstrained prediction in the absence of any counts reaches 48-69%.

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。

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。

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。

规划自行车共享站的布局是一个复杂的过程，特别是在刚刚实施自行车共享系统的城市。城市规划者通常必须根据公开可用的数据并私下提供来自管理的数据，然后使用现场流行的位置分配模型。较小城市的许多城市可能难以招聘专家进行此类规划。本文提出了一种新的解决方案来简化和促进通过使用空间嵌入方法来实现这种规划的过程。仅基于来自OpenStreetMap的公开数据，以及来自欧洲34个城市的站布局，已经开发了一种使用优步H3离散全球电网系统将城市分成微区域的方法，并指示其值得放置站的区域在不同城市使用转移学习的现有系统。工作的结果是在规划驻地布局的决策中支持规划者的机制，以选择参考城市。

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。

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.

我们介绍了一种新颖的机器学习方法来利用历史和当代地图来系统地预测经济统计数据。遥感数据已被用作当地经济活动的可靠代理。然而，它们近年来只有可用，因此限制了他们对长期分析的适用性。另一方面，历史地图几十年。我们的简单算法根据其颜色组成从地图中提取有意义的功能。我们的方法的网格级人口预测优于使用原始地图图像来实现传统的基于CNN的预测。它还预测人口比使用夜间光卫星图像或土地覆盖分类的其他方法更好，作为预测的输入。

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。

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。

我们介绍了一种新颖的深度学习方法，用于使用高分辨率的多光谱空中图像在城市环境中检测单个树木。我们使用卷积神经网络来回归一个置信图，指示单个树的位置，该位置是使用峰查找算法本地化的。我们的方法通过检测公共和私人空间中的树木来提供完整的空间覆盖范围，并可以扩展到很大的区域。在我们的研究区域，跨越南加州的五个城市，我们的F评分为0.735，RMSE为2.157 m。我们使用我们的方法在加利福尼亚城市森林中生产所有树木的地图，这表明我们有可能在前所未有的尺度上支持未来的城市林业研究。

通过卫星图像和机器学习对行星进行大规模分析是一个梦想，这一梦想不断受到难以获取高度代表性的高分辨率图像的成本的阻碍。为了纠正此问题，我们在这里介绍WorldStrat数据集。 The largest and most varied such publicly available dataset, at Airbus SPOT 6/7 satellites' high resolution of up to 1.5 m/pixel, empowered by European Space Agency's Phi-Lab as part of the ESA-funded QueryPlanet project, we curate nearly 10,000独特位置的SQKM，以确保全世界所有类型的土地用途分层：从农业到冰盖，从森林到多种城市化密度。我们还丰富了通常在ML数据集中代表不足的地点的人：人道主义兴趣的地点，非法采矿地点以及有风险的人的定居点。我们以10 m/pixel的可自由访问的下分辨率Sentinel-2卫星的多个低分辨率图像为暂时匹配每个高分辨率图像。我们伴随着该数据集的开源Python软件包，以：重建或扩展WorldStrat数据集，训练和推断基线算法，并使用丰富的教程学习，所有这些都与流行的EO-Learn Toolbox兼容。我们特此希望能够促进ML在卫星图像中的广泛应用，并可能从免费的公共低分辨率Sentinel2图像中发展出昂贵的私人高分辨率图像所允许的相同的分析能力。我们通过训练并发布了有关多帧超分辨率任务的几个高度计算效率的基线来说明这一特定点。高分辨率空中图像是CC BY-NC，而标签和Sentinel2图像为CC，而BSD下的源代码和预训练模型。该数据集可从https://zenodo.org/record/6810792获得，并在https://github.com/worldstrat/worldstrat上获得。

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。

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。

LIDAR（“光检测和测距”或“激光成像，检测和测距”）技术可用于提供城市和农村景观的详细三维高度地图。迄今为止，空气传播的激光雷达成像主要被限制在环境和考古域中。然而，该数据的地理上粒度和开放源特性也为使用了地理人口类型数据的社会，组织和业务应用程序。具体地，处理该多维数据的复杂性迄今为止涉及其更广泛的采用。在本文中，我们提出了一系列方便的任务无关瓷砖高程嵌入来解决这一挑战，利用无监督深度学习的最新进展。通过预测大伦敦地区的小型地区，通过预测七个剥夺指数（2019年）来测试我们嵌入的潜力。这些索引涵盖了一系列社会经济结果，并作为可以应用嵌入的各种下游任务的代理。我们考虑不仅仅是独立于自己的数据的适用性，而且与人口统计特征结合使用，也可以作为辅助数据源，从而为嵌入品提供了一个现实用例。在尝试各种模型/嵌入配置中，我们发现我们最好的表现嵌入式导致单独使用标准人口统计特征的根本平衡（RMSE）改进高达21％。我们还展示了使用深度学习与K-Means集群相结合的嵌入管道的嵌入管道，产生相干瓷砖段，允许解释潜在的嵌入功能。

现代光学卫星传感器使高分辨率立体声重建。但是在观察地球从空间推动立体声匹配时挑战成像条件。在实践中，由此产生的数字表面模型（DSM）相当嘈杂，并且通常不会达到3D城市建模等高分辨率应用所需的准确性。可以说，基于低电平图像相似性的立体声对应不足，并且应该互补关于超出基本局部平滑度的预期表面几何的先验知识。为此，我们介绍了Resptepth，这是一个卷积神经网络，其在示例数据之前学习如此表达几何。 Restepth在调节图像上的细化时改进初始原始的立体声DSM。即，它充当了一个智能，学习的后处理过滤器，可以无缝地补充任何立体声匹配管道。在一系列实验中，我们发现所提出的方法始终如一地改善了定量和定性的立体声DSM。我们表明，网络权重中的先前编码捕获了城市设计的有意义的几何特征，这也概括了不同地区，甚至从一个城市到另一个城市。此外，我们证明，通过对各种立体对的训练，RESPTH可以在成像条件和采集几何体中获得足够的不变性。

近年来，地理空间行业一直在稳定发展。这种增长意味着增加卫星星座，每天都会产生大量的卫星图像和其他遥感数据。有时，这些信息，即使在某些情况下我们指的是公开可用的数据，由于它的大小，它也无法占据。从时间和其他资源的角度来看，借助人工或使用传统的自动化方法来处理如此大量的数据并不总是可行的解决方案。在目前的工作中，我们提出了一种方法，用于创建一个由公开可用的遥感数据组成的多模式和时空数据集，并使用ART机器学习（ML）技术进行可行性进行测试。确切地说，卷积神经网络（CNN）模型的用法能够分离拟议数据集中存在的不同类别的植被。在地理信息系统（GIS）和计算机视觉（CV）的背景下，类似方法的受欢迎程度和成功更普遍地表明，应考虑并进一步分析和开发方法。

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 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.