在像地震等自然灾害后建立损伤检测对于启动有效的应急行动至关重要。远程感测的非常高空间分辨率（VHR）图像可以提供由于它们具有高几何精度的受影响建筑物的能力而提供重要信息。已经开发出许多方法来检测由于地震因地震而受损的建筑物。但是，使用深神经网络（DNN）已经支付了利用VHR图像中所代表的丰富的功能。本文提出了一种基于DNN和改进的分段方法的新型超像素的方法，从VHR图像中检测损坏的建筑物。首先，扩展了修改的快速扫描和自适应合并方法以创建初始过分分割。其次，基于相邻图（RAG）的区域合并段，被认为是由局部二进制模式（LBP）纹理，光谱和形状特征组成的改进的语义相似性标准。第三，呈现了使用堆叠的去噪自动编码器的预训练的DNN，称为SDAE-DNN，以利用丰富的语义特征来构建损坏检测。 SDAE-DNN的深层特征抽象可以通过学习更多内在和鉴别特征来提高检测精度，这使得使用最先进的替代分类器的其他方法表现优于其他方法。我们展示了我们在尼泊尔Bhaktapur的复杂城市地区使用WorldView-2图像的方法的可行性和有效性，这是受2015年4月25日的尼泊尔地震影响的。

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。

This paper reviews the recent progress of remote sensing image scene classification, proposes a large-scale benchmark dataset, and evaluates a number of state-of-the-art methods using the proposed dataset.

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。

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。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

随着深度学习技术的快速发展和计算能力的提高，深度学习已广泛应用于高光谱图像（HSI）分类领域。通常，深度学习模型通常包含许多可训练参数，并且需要大量标记的样品来实现最佳性能。然而，关于HSI分类，由于手动标记的难度和耗时的性质，大量标记的样本通常难以获取。因此，许多研究工作侧重于建立一个少数标记样本的HSI分类的深层学习模型。在本文中，我们专注于这一主题，并对相关文献提供系统审查。具体而言，本文的贡献是双重的。首先，相关方法的研究进展根据学习范式分类，包括转移学习，积极学习和少量学习。其次，已经进行了许多具有各种最先进的方法的实验，总结了结果以揭示潜在的研究方向。更重要的是，虽然深度学习模型（通常需要足够的标记样本）和具有少量标记样本的HSI场景之间存在巨大差距，但是通过深度学习融合，可以很好地表征小样本集的问题方法和相关技术，如转移学习和轻量级模型。为了再现性，可以在HTTPS://github.com/shuguoj/hsi-classification中找到纸张中评估的方法的源代码.git。

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.

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。

在过去的十年中，基于深度学习的算法在遥感图像分析的不同领域中广泛流行。最近，最初在自然语言处理中引入的基于变形金刚的体系结构遍布计算机视觉领域，在该字段中，自我发挥的机制已被用作替代流行的卷积操作员来捕获长期依赖性。受到计算机视觉的最新进展的启发，遥感社区还见证了对各种任务的视觉变压器的探索。尽管许多调查都集中在计算机视觉中的变压器上，但据我们所知，我们是第一个对基于遥感中变压器的最新进展进行系统评价的人。我们的调查涵盖了60多种基于变形金刚的60多种方法，用于遥感子方面的不同遥感问题：非常高分辨率（VHR），高光谱（HSI）和合成孔径雷达（SAR）图像。我们通过讨论遥感中变压器的不同挑战和开放问题来结束调查。此外，我们打算在遥感论文中频繁更新和维护最新的变压器，及其各自的代码：https：//github.com/virobo-15/transformer-in-in-remote-sensing

多标签遥感图像分类（MLRSIC）已获得越来越多的研究兴趣。将多个标签的辅助关系作为其他信息有助于提高此任务的性能。当前方法着重于使用它来限制卷积神经网络（CNN）的最终功能输出。一方面，这些方法不会充分利用标签相关来形成特征表示。另一方面，它们增加了系统的标签噪声灵敏度，导致稳健性差。在本文中，提出了一种称为语义交织的全球通道注意（Signa）的新颖方法。首先，根据数据集的统计信息获得标签共发生图。标签共发生图用作图形神经网络（GNN）的输入，以生成最佳特征表示。然后，语义特征和视觉特征交错，以指导图像从原始特征空间到具有嵌入式标签关系的语义特征空间的特征表达。 Signa在新的语义特征空间中触发了特征地图通道的全球关注，以提取更重要的视觉特征。提出了基于多头签名的功能自适应加权网络，以插件的方式对任何CNN作用。对于遥感图像，可以通过将CNN插入浅层层来实现更好的分类性能。我们对三个数据集进行了广泛的实验比较：UCM数据集，AID数据集和DFC15数据集。实验结果表明，与最新方法（SOTA）方法相比，所提出的Signa具有出色的分类性能。值得一提的是，本文的代码将向社区开放，以进行可重复性研究。我们的代码可在https://github.com/kyle-one/signa上找到。

使用卫星图像的建筑物分类对于诸如损害评估，资源分配和人口估算的若干应用而言变得越来越重要。在这项工作中，我们专注于建筑物损伤评估（BDA）和住宅和非住宅建筑的建筑物类型分类（BTC）。我们建议仅依赖于RGB卫星图像并遵循基于2级的深度学习的方法，其中使用语义分割模型提取建筑物的足迹，然后进行裁剪图像的分类。由于缺乏住宅/非住宅建筑物分类的适当数据集，我们介绍了一个新的高分辨率卫星图像数据集。我们进行广泛的实验，选择最佳的超参数，模型架构和培训范式，我们提出了一种新的转移基于学习的方法，以优于经典方法。最后，我们验证了两种应用中提出的方法，呈现出卓越的准确性和F1分数指标。

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。

本文介绍了Dahitra，这是一种具有分层变压器的新型深度学习模型，可在飓风后根据卫星图像对建筑物的损害进行分类。自动化的建筑损害评估为决策和资源分配提供了关键信息，以快速应急响应。卫星图像提供了实时，高覆盖的信息，并提供了向大规模污点后建筑物损失评估提供信息的机会。此外，深入学习方法已证明在对建筑物的损害进行分类方面有希望。在这项工作中，提出了一个基于变压器的新型网络来评估建筑物的损失。该网络利用多个分辨率的层次空间特征，并在将变压器编码器应用于空间特征后捕获特征域的时间差异。当对大规模灾难损坏数据集（XBD）进行测试以构建本地化和损坏分类以及在Levir-CD数据集上进行更改检测任务时，该网络将实现最先进的绩效。此外，我们引入了一个新的高分辨率卫星图像数据集，IDA-BD（与2021年路易斯安那州的2021年飓风IDA有关，以便域名适应以进一步评估该模型的能力，以适用于新损坏的区域。域的适应结果表明，所提出的模型可以适应一个新事件，只有有限的微调。因此，所提出的模型通过更好的性能和域的适应来推进艺术的当前状态。此外，IDA-BD也提供了A高分辨率注释的数据集用于该领域的未来研究。

车辆分类是一台热电电脑视觉主题，研究从地面查看到顶视图。在遥感中，顶视图的使用允许了解城市模式，车辆集中，交通管理等。但是，在瞄准像素方面的分类时存在一些困难：（a）大多数车辆分类研究使用对象检测方法，并且最公开的数据集设计用于此任务，（b）创建实例分段数据集是费力的，并且（C ）传统的实例分段方法由于对象很小，因此在此任务上执行此任务。因此，本研究目标是：（1）提出使用GIS软件的新型半监督迭代学习方法，（2）提出一种自由盒实例分割方法，（3）提供城市规模的车辆数据集。考虑的迭代学习程序：（1）标记少数车辆，（2）在这些样本上列车，（3）使用模型对整个图像进行分类，（4）将图像预测转换为多边形shapefile，（5 ）纠正有错误的一些区域，并将其包含在培训数据中，（6）重复，直到结果令人满意。为了单独的情况，我们考虑了车辆内部和车辆边界，DL模型是U-Net，具有高效网络B7骨架。当移除边框时，车辆内部变为隔离，允许唯一的对象识别。要恢复已删除的1像素边框，我们提出了一种扩展每个预测的简单方法。结果显示与掩模-RCNN（IOU中67％的82％）相比的更好的像素 - 明智的指标。关于每个对象分析，整体准确性，精度和召回大于90％。该管道适用于任何遥感目标，对分段和生成数据集非常有效。

建筑变更检测是许多重要应用，特别是在军事和危机管理领域。最近用于变化检测的方法已转向深度学习，这取决于其培训数据的质量。因此，大型注释卫星图像数据集的组装对于全球建筑更改监视是必不可少的。现有数据集几乎完全提供近Nadir观看角度。这限制了可以检测到的更改范围。通过提供更大的观察范围，光学卫星的滚动成像模式提出了克服这种限制的机会。因此，本文介绍了S2Looking，一个建筑变革检测数据集，其中包含以各种偏离Nadir角度捕获的大规模侧视卫星图像。 DataSet由5000个批次图像对组成的农村地区，并在全球范围内超过65,920个辅助的变化实例。数据集可用于培训基于深度学习的变更检测算法。它通过提供（1）更大的观察角来扩展现有数据集; （2）大照明差异; （3）额外的农村形象复杂性。为了便于{该数据集的使用，已经建立了基准任务，并且初步测试表明，深度学习算法发现数据集明显比最接近的近Nadir DataSet，Levir-CD +更具挑战性。因此，S2Looking可能会促进现有的建筑变革检测算法的重要进步。 DataSet可在https://github.com/s2looking/使用。

由于遮挡和边界歧义问题，VHR RSIS中的建筑提取仍然是一个具有挑战性的任务。虽然传统的卷积神经网络（CNNS）的方法能够利用局部纹理和上下文信息，但它们无法捕获建筑物的形状模式，这是人类识别的必要约束。为了解决这个问题，我们提出了一个对抗性形状学习网络（ASLNET）来模拟构建形状模式，提高构建分割的准确性。在提议的ASLNET中，我们介绍了对抗性学习策略，以明确地模拟形状约束，以及CNN形式规范器，以加强形状特征的嵌入。为了评估构建分割结果的几何准确性，我们介绍了几种基于对象的质量评估度量。两个开放基准数据集的实验表明，所提出的ASLNET通过大边距提高了基于像素的准确性和基于对象的质量测量。该代码可在：https://github.com/gnsding/aslnet

在深度学习研究中，自学学习（SSL）引起了极大的关注，引起了计算机视觉和遥感社区的兴趣。尽管计算机视觉取得了很大的成功，但SSL在地球观测领域的大部分潜力仍然锁定。在本文中，我们对在遥感的背景下为计算机视觉的SSL概念和最新发展提供了介绍，并回顾了SSL中的概念和最新发展。此外，我们在流行的遥感数据集上提供了现代SSL算法的初步基准，从而验证了SSL在遥感中的潜力，并提供了有关数据增强的扩展研究。最后，我们确定了SSL未来研究的有希望的方向的地球观察（SSL4EO），以铺平了两个领域的富有成效的相互作用。

有效的早期检测马铃薯晚枯萎病（PLB）是马铃薯栽培的必要方面。然而，由于缺乏在冠层水平上缺乏视觉线索，在具有传统成像方法的领域的早期阶段来检测晚期枯萎是一项挑战。高光谱成像可以，捕获来自宽范围波长的光谱信号也在视觉波长之外。在这种情况下，通过将2D卷积神经网络（2D-CNN）和3D-CNN与深度合作的网络（PLB-2D-3D-A）组合来提出高光谱图像的深度学习分类架构。首先，2D-CNN和3D-CNN用于提取丰富的光谱空间特征，然后使用注意力块和SE-RESET用于强调特征图中的突出特征，并提高模型的泛化能力。数据集采用15,360张图像（64x64x204）构建，从在实验领域捕获的240个原始图像裁剪，具有超过20种马铃薯基因型。 2000年图像的测试数据集中的精度在全带中达到0.739，特定带中的0.790（492nm，519nm，560nm，592nm，717nm和765nm）。本研究表明，具有深入学习和近端高光谱成像的早期检测PLB的令人鼓舞的结果。

For satellite images, the presence of clouds presents a problem as clouds obscure more than half to two-thirds of the ground information. This problem causes many issues for reliability in a noise-free environment to communicate data and other applications that need seamless monitoring. Removing the clouds from the images while keeping the background pixels intact can help address the mentioned issues. Recently, deep learning methods have become popular for researching cloud removal by demonstrating promising results, among which Generative Adversarial Networks (GAN) have shown considerably better performance. In this project, we aim to address cloud removal from satellite images using AttentionGAN and then compare our results by reproducing the results obtained using traditional GANs and auto-encoders. We use RICE dataset. The outcome of this project can be used to develop applications that require cloud-free satellite images. Moreover, our results could be helpful for making further research improvements.