Recent advances in artificial intelligence (AI) have significantly intensified research in the geoscience and remote sensing (RS) field. AI algorithms, especially deep learning-based ones, have been developed and applied widely to RS data analysis. The successful application of AI covers almost all aspects of Earth observation (EO) missions, from low-level vision tasks like super-resolution, denoising, and inpainting, to high-level vision tasks like scene classification, object detection, and semantic segmentation. While AI techniques enable researchers to observe and understand the Earth more accurately, the vulnerability and uncertainty of AI models deserve further attention, considering that many geoscience and RS tasks are highly safety-critical. This paper reviews the current development of AI security in the geoscience and RS field, covering the following five important aspects: adversarial attack, backdoor attack, federated learning, uncertainty, and explainability. Moreover, the potential opportunities and trends are discussed to provide insights for future research. To the best of the authors' knowledge, this paper is the first attempt to provide a systematic review of AI security-related research in the geoscience and RS community. Available code and datasets are also listed in the paper to move this vibrant field of research forward.

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。

在深度学习时代，注释的数据集已成为遥感社区的关键资产。在过去的十年中，发表了许多不同的数据集，每个数据集都为特定的数据类型以及特定的任务或应用程序设计。在遥感数据集的丛林中，很难跟踪已经可用的内容。在本文中，我们介绍了EOD -IEEE GRSS地球观察数据库（EOD） - 一个交互式在线平台，用于分类不同类型的数据集利用遥感图像。

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。

近年来，深度学习算法在地球观察（EO）中的应用使依赖远程感知数据的领域取得了重大进展。但是，鉴于EO中的数据量表，创建具有专家使用像素级注释的大型数据集是昂贵且耗时的。在这种情况下，先验被视为一种有吸引力的方法，可以减轻在训练EO的深度学习方法时手动标签的负担。对于某些应用，这些先验很容易获得。本研究以许多计算机视觉任务中的自我监督特征表示学习的对比学习方法取得了巨大成功的动机，本研究提出了一种使用作物标签比例的在线深度聚类方法，作为研究基于政府作物的样本级别的先验者 - 整个农业地区的比例数据。我们使用来自巴西两个不同农业地区的两个大数据集评估了该方法。广泛的实验表明，该方法对不同的数据类型（合成句子雷达和光学图像）具有鲁棒性，考虑到目标区域中主要的作物类型，报告了更高的精度值。因此，它可以减轻EO应用中大规模图像注释的负担。

基于文本描述的高分辨率遥感图像的合成在许多实际应用方案中具有巨大的潜力。尽管深度神经网络在许多重要的遥感任务中取得了巨大的成功，但是从文本描述中生成现实的遥感图像仍然非常困难。为了应对这一挑战，我们提出了一个新颖的文本形象现代霍普菲尔德网络（TXT2IMG-MHN）。 TXT2IMG-MHN的主要思想是在具有现代Hopfield层的文本和图像嵌入方式上进行层次原型学习。 TXT2IMG-MHN并没有直接学习具体但高度多样化的文本图像联合特征表示，而是旨在从文本图像嵌入中学习最具代表性的原型，从而实现一种粗略的学习策略。然后可以利用这些学到的原型来代表文本到图像生成任务中更复杂的语义。为了更好地评估生成图像的现实主义和语义一致性，我们使用对合成图像训练的分类模型对真实遥感数据进行零击分类。尽管它很简单，但我们发现，零弹性分类的总体准确性可以作为评估从文本生成图像的能力的良好指标。基准遥感文本图像数据集上的广泛实验表明，所提出的TXT2IMG-MHN比现有方法可以生成更现实的遥感图像。代码和预培训模型可在线获得（https://github.com/yonghaoxu/txt2img-mhn）。

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。

深度神经网络在许多重要的遥感任务中取得了巨大的成功。然而，不应忽略它们对对抗性例子的脆弱性。在这项研究中，我们第一次系统地在遥感数据中系统地分析了普遍的对抗示例，而没有受害者模型的任何知识。具体而言，我们提出了一种新型的黑盒对抗攻击方法，即混合攻击及其简单的变体混合尺寸攻击，用于遥感数据。提出方法的关键思想是通过攻击给定替代模型的浅层层中的特征来找到不同网络之间的共同漏洞。尽管它们很简单，但提出的方法仍可以生成可转移的对抗性示例，这些示例欺骗了场景分类和语义分割任务的大多数最新深层神经网络，并具有很高的成功率。我们进一步在名为AUAE-RS的数据集中提供了生成的通用对抗示例，该数据集是第一个在遥感字段中提供黑色框对面样本的数据集。我们希望阿联酋可以用作基准，以帮助研究人员设计具有对遥感领域对抗攻击的强烈抵抗力的深神经网络。代码和阿联酋-RS数据集可在线获得（https://github.com/yonghaoxu/uae-rs）。

深度学习算法在非常高分辨率（VHR）图像的语义分割方面取得了巨大成功。然而，培训这些模型通常需要大量准确的像素注释，这非常费力且耗时。为了减轻注释负担，本文提出了一个一致性调节的区域生长网络（CRGNET），以实现具有点级注释的VHR图像的语义分割。 CRGNET的关键思想是迭代选择未标记的像素，具有很高的信心，可以从原始稀疏点扩展带注释的区域。但是，由于扩展的注释中可能存在一些错误和噪音，因此直接向它们学习可能会误导网络的培训。为此，我们进一步提出了一致性正则化策略，在该策略中，基本分类器和扩展的分类器被采用。具体而言，基本分类器受原始稀疏注释的监督，而扩展的分类器的目的是从基本分类器生成的扩展注释中学习具有区域生长机制。因此，通过最大程度地减少基础和扩展分类器的预测之间的差异来实现一致性正则化。我们发现如此简单的正则化策略对于控制区域生长机制的质量非常有用。在两个基准数据集上进行的广泛实验表明，所提出的CRGNET显着优于现有的最新方法。代码和预培训模型可在线获得（https://github.com/yonghaoxu/crgnet）。

利用深度学习的水提取需要精确的像素级标签。然而，在像素级别标记高分辨率遥感图像非常困难。因此，我们研究如何利用点标签来提取水体并提出一种名为邻居特征聚合网络（NFANET）的新方法。与PixelLevel标签相比，Point标签更容易获得，但它们会失去许多信息。在本文中，我们利用了局部水体的相邻像素之间的相似性，并提出了邻居采样器来重塑遥感图像。然后，将采样的图像发送到网络以进行特征聚合。此外，我们使用改进的递归训练算法进一步提高提取精度，使水边界更加自然。此外，我们的方法利用相邻特征而不是全局或本地特征来学习更多代表性。实验结果表明，所提出的NFANET方法不仅优于其他研究的弱监管方法，而且还获得与最先进的结果相似。