Human civilization has an increasingly powerful influence on the earth system. Affected by climate change and land-use change, natural disasters such as flooding have been increasing in recent years. Earth observations are an invaluable source for assessing and mitigating negative impacts. Detecting changes from Earth observation data is one way to monitor the possible impact. Effective and reliable Change Detection (CD) methods can help in identifying the risk of disaster events at an early stage. In this work, we propose a novel unsupervised CD method on time series Synthetic Aperture Radar~(SAR) data. Our proposed method is a probabilistic model trained with unsupervised learning techniques, reconstruction, and contrastive learning. The change map is generated with the help of the distribution difference between pre-incident and post-incident data. Our proposed CD model is evaluated on flood detection data. We verified the efficacy of our model on 8 different flood sites, including three recent flood events from Copernicus Emergency Management Services and six from the Sen1Floods11 dataset. Our proposed model achieved an average of 64.53\% Intersection Over Union(IoU) value and 75.43\% F1 score. Our achieved IoU score is approximately 6-27\% and F1 score is approximately 7-22\% better than the compared unsupervised and supervised existing CD methods. The results and extensive discussion presented in the study show the effectiveness of the proposed unsupervised CD method.

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。

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

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。

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。

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。

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.

自我监督学习的快速发展降低了从大量未标记的数据中的条形学习特征表示形式，并触发了一系列有关遥感图像的变更检测的研究。从自然图像分类到遥感图像的自我监督学习的挑战是从两个任务之间的差异引起的。对于像素级的精确更改检测，学习的补丁级特征表示不满意。在本文中，我们提出了一种新颖的像素级自我观察的高光谱空间传播理解网络（HyperNet），以完成像素的特征表示，以有效地进行高光谱变化检测。具体而言，不是斑块，而是整个图像被馈入网络，并且通过像素比较多个颞空间光谱特征。提出了一个强大的空间光谱注意模块，而不是处理二维成像空间和光谱响应维度，而是提出了一个强大的空间光谱注意模块，以探索分别分别的多个颞高光谱图像（HSIS）的空间相关性和判别光谱特征。仅创建并被迫对齐双期HSI的同一位置的正样品，旨在学习光谱差异不变的特征。此外，提出了一种新的相似性损失函数，以解决不平衡的简单和硬阳性样品比较的问题，其中这些硬样品的重量被扩大并突出显示以促进网络训练。已经采用了六个高光谱数据集来测试拟议的HyperNET的有效性和概括。广泛的实验表明，在下游高光谱变化检测任务上，HyperNET优于最先进的算法。

在本文中，我们介绍了基于变化自动编码器（VAES）的卫星数据在卫星数据中改变检测的重量轻，无人监督的方法，具体用途。灾害管理等诸如诸如卫星观测的快速可用性的灾害。传统上，在将所有数据转移到地面后，在地面上执行数据分析 - 向地面站进行。因此，对下行链路功能的约束会影响任何下游应用程序。相比之下，Ravaen直接在卫星上预处理采样的数据，并标志改变了下行链路的优先级，缩短了响应时间。我们验证了我们的系统对由时间赛事的时间系列组成的效果 - 我们计划与本出版物一起发布 - 证明拉韦突出了像素明智的基准。最后，我们在资源限制硬件上测试了我们的方法，以评估计算和内存限制。

尽管近期基于深度学习的语义细分，但远程感测图像的自动建筑检测仍然是一个具有挑战性的问题，由于全球建筑物的出现巨大变化。误差主要发生在构建足迹的边界，阴影区域，以及检测外表面具有与周围区域非常相似的反射率特性的建筑物。为了克服这些问题，我们提出了一种生成的对抗基于网络的基于网络的分割框架，其具有嵌入在发电机中的不确定性关注单元和改进模块。由边缘和反向关注单元组成的细化模块，旨在精炼预测的建筑地图。边缘注意力增强了边界特征，以估计更高的精度，并且反向关注允许网络探索先前估计区域中缺少的功能。不确定性关注单元有助于网络解决分类中的不确定性。作为我们方法的权力的衡量标准，截至2021年12月4日，它在Deepglobe公共领导板上的第二名，尽管我们的方法的主要重点 - 建筑边缘 - 并不完全对齐用于排行榜排名的指标。 DeepGlobe充满挑战数据集的整体F1分数为0.745。我们还报告了对挑战的Inria验证数据集的最佳成绩，我们的网络实现了81.28％的总体验证，总体准确性为97.03％。沿着同一条线，对于官方Inria测试数据集，我们的网络总体上得分77.86％和96.41％，而且准确性。

Sunquakes are seismic emissions visible on the solar surface, associated with some solar flares. Although discovered in 1998, they have only recently become a more commonly detected phenomenon. Despite the availability of several manual detection guidelines, to our knowledge, the astrophysical data produced for sunquakes is new to the field of Machine Learning. Detecting sunquakes is a daunting task for human operators and this work aims to ease and, if possible, to improve their detection. Thus, we introduce a dataset constructed from acoustic egression-power maps of solar active regions obtained for Solar Cycles 23 and 24 using the holography method. We then present a pedagogical approach to the application of machine learning representation methods for sunquake detection using AutoEncoders, Contrastive Learning, Object Detection and recurrent techniques, which we enhance by introducing several custom domain-specific data augmentation transformations. We address the main challenges of the automated sunquake detection task, namely the very high noise patterns in and outside the active region shadow and the extreme class imbalance given by the limited number of frames that present sunquake signatures. With our trained models, we find temporal and spatial locations of peculiar acoustic emission and qualitatively associate them to eruptive and high energy emission. While noting that these models are still in a prototype stage and there is much room for improvement in metrics and bias levels, we hypothesize that their agreement on example use cases has the potential to enable detection of weak solar acoustic manifestations.

我们对最近的自我和半监督ML技术进行严格的评估，从而利用未标记的数据来改善下游任务绩效，以河床分割的三个遥感任务，陆地覆盖映射和洪水映射。这些方法对于遥感任务特别有价值，因为易于访问未标记的图像，并获得地面真理标签通常可以昂贵。当未标记的图像（标记数据集之外）提供培训时，我们量化性能改进可以对这些遥感分割任务进行期望。我们还设计实验以测试这些技术的有效性，当测试集相对于训练和验证集具有域移位时。

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

人类文明对地球系统具有越来越强大的影响，地球观察是评估和减轻负面影响的宝贵工具。为此，观察地球表面上精确定义的变化是必不可少的，我们提出了一种实现这一目标的有效方法。值得注意的是，我们的变更检测（CD）/分割方法提出了一种新颖的方式，以通过将不同的地球观察程序通过不同的扩散概率模型来纳入数百万个现成的，未标记的，未标记的，遥感的图像到训练过程中。我们首先通过使用预训练的denoding扩散概率模型，利用这些现成，未经贴贴和未标记的遥感图像的信息，然后采用来自扩散模型解码器的多尺度特征表示来训练轻量级CD分类器检测精确的更改。在四个公开可用的CD数据集上执行的实验表明，所提出的方法比F1，IOU和总体准确性中的最新方法取得了更好的结果。代码和预培训模型可在以下网址找到：https：//github.com/wgcban/ddpm-cd

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。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

监督的深度学习模型取决于大量标记的数据。不幸的是，收集和注释包含所需更改的零花态样本是耗时和劳动密集型的。从预训练模型中转移学习可有效减轻遥感（RS）变化检测（CD）中标签不足。我们探索在预训练期间使用语义信息的使用。不同于传统的监督预训练，该预训练从图像到标签，我们将语义监督纳入了自我监督的学习（SSL）框架中。通常，多个感兴趣的对象（例如，建筑物）以未经切割的RS图像分布在各个位置。我们没有通过全局池操纵图像级表示，而是在每个像素嵌入式上引入点级监督以学习空间敏感的特征，从而使下游密集的CD受益。为了实现这一目标，我们通过使用语义掩码在视图之间的重叠区域上通过类平衡的采样获得了多个点。我们学会了一个嵌入式空间，将背景和前景点分开，并将视图之间的空间对齐点齐聚在一起。我们的直觉是导致的语义歧视性表示与无关的变化不变（照明和无关紧要的土地覆盖）可能有助于改变识别。我们在RS社区中免费提供大规模的图像面罩，用于预训练。在三个CD数据集上进行的大量实验验证了我们方法的有效性。我们的表现明显优于Imagenet预训练，内域监督和几种SSL方法。经验结果表明我们的预训练提高了CD模型的概括和数据效率。值得注意的是，我们使用20％的培训数据获得了比基线（随机初始化）使用100％数据获得竞争结果。我们的代码可用。

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。

哥内克人Sentinel Imagery的纯粹卷的可用性为使用深度学习的大尺度创造了新的土地利用陆地覆盖（Lulc）映射的机会。虽然在这种大型数据集上培训是一个非琐碎的任务。在这项工作中，我们试验Lulc Image分类和基准不同最先进模型的Bigearthnet数据集，包括卷积神经网络，多层感知，视觉变压器，高效导通和宽残余网络（WRN）架构。我们的目标是利用分类准确性，培训时间和推理率。我们提出了一种基于用于网络深度，宽度和输入数据分辨率的WRNS复合缩放的高效导通的框架，以有效地训练和测试不同的模型设置。我们设计一种新颖的缩放WRN架构，增强了有效的通道注意力机制。我们提出的轻量级模型具有较小的培训参数，实现所有19个LULC类的平均F分类准确度达到4.5％，并且验证了我们使用的resnet50最先进的模型速度快两倍作为基线。我们提供超过50种培训的型号，以及我们在多个GPU节点上分布式培训的代码。

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。