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.

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。

In intensively managed forests in Europe, where forests are divided into stands of small size and may show heterogeneity within stands, a high spatial resolution (10 - 20 meters) is arguably needed to capture the differences in canopy height. In this work, we developed a deep learning model based on multi-stream remote sensing measurements to create a high-resolution canopy height map over the "Landes de Gascogne" forest in France, a large maritime pine plantation of 13,000 km$^2$ with flat terrain and intensive management. This area is characterized by even-aged and mono-specific stands, of a typical length of a few hundred meters, harvested every 35 to 50 years. Our deep learning U-Net model uses multi-band images from Sentinel-1 and Sentinel-2 with composite time averages as input to predict tree height derived from GEDI waveforms. The evaluation is performed with external validation data from forest inventory plots and a stereo 3D reconstruction model based on Skysat imagery available at specific locations. We trained seven different U-net models based on a combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 bands to evaluate the importance of each instrument in the dominant height retrieval. The model outputs allow us to generate a 10 m resolution canopy height map of the whole "Landes de Gascogne" forest area for 2020 with a mean absolute error of 2.02 m on the Test dataset. The best predictions were obtained using all available satellite layers from Sentinel-1 and Sentinel-2 but using only one satellite source also provided good predictions. For all validation datasets in coniferous forests, our model showed better metrics than previous canopy height models available in the same region.

Cashews are grown by over 3 million smallholders in more than 40 countries worldwide as a principal source of income. As the third largest cashew producer in Africa, Benin has nearly 200,000 smallholder cashew growers contributing 15% of the country's national export earnings. However, a lack of information on where and how cashew trees grow across the country hinders decision-making that could support increased cashew production and poverty alleviation. By leveraging 2.4-m Planet Basemaps and 0.5-m aerial imagery, newly developed deep learning algorithms, and large-scale ground truth datasets, we successfully produced the first national map of cashew in Benin and characterized the expansion of cashew plantations between 2015 and 2021. In particular, we developed a SpatioTemporal Classification with Attention (STCA) model to map the distribution of cashew plantations, which can fully capture texture information from discriminative time steps during a growing season. We further developed a Clustering Augmented Self-supervised Temporal Classification (CASTC) model to distinguish high-density versus low-density cashew plantations by automatic feature extraction and optimized clustering. Results show that the STCA model has an overall accuracy of 80% and the CASTC model achieved an overall accuracy of 77.9%. We found that the cashew area in Benin has doubled from 2015 to 2021 with 60% of new plantation development coming from cropland or fallow land, while encroachment of cashew plantations into protected areas has increased by 70%. Only half of cashew plantations were high-density in 2021, suggesting high potential for intensification. Our study illustrates the power of combining high-resolution remote sensing imagery and state-of-the-art deep learning algorithms to better understand tree crops in the heterogeneous smallholder landscape.

Novel plant communities reshape landscapes and pose challenges for land cover classification and mapping that can constrain research and stewardship efforts. In the US Northeast, emergence of low-statured woody vegetation, or shrublands, instead of secondary forests in post-agricultural landscapes is well-documented by field studies, but poorly understood from a landscape perspective, which limits the ability to systematically study and manage these lands. To address gaps in classification/mapping of low-statured cover types where they have been historically rare, we developed models to predict shrubland distributions at 30m resolution across New York State (NYS), using a stacked ensemble combining a random forest, gradient boosting machine, and artificial neural network to integrate remote sensing of structural (airborne LIDAR) and optical (satellite imagery) properties of vegetation cover. We first classified a 1m canopy height model (CHM), derived from a patchwork of available LIDAR coverages, to define shrubland presence/absence. Next, these non-contiguous maps were used to train a model ensemble based on temporally-segmented imagery to predict shrubland probability for the entire study landscape (NYS). Approximately 2.5% of the CHM coverage area was classified as shrubland. Models using Landsat predictors trained on the classified CHM were effective at identifying shrubland (test set AUC=0.893, real-world AUC=0.904), in discriminating between shrub/young forest and other cover classes, and produced qualitatively sensible maps, even when extending beyond the original training data. Our results suggest that incorporation of airborne LiDAR, even from a discontinuous patchwork of coverages, can improve land cover classification of historically rare but increasingly prevalent shrubland habitats across broader areas.

以知情方式监测和管理地球林是解决生物多样性损失和气候变化等挑战的重要要求。虽然森林评估的传统或空中运动提供了在区域一级分析的准确数据，但将其扩展到整个国家，以外的高度分辨率几乎不可能。在这项工作中，我们提出了一种贝叶斯深度学习方法，以10米的分辨率为全国范围的森林结构变量，使用自由可用的卫星图像作为输入。我们的方法将Sentinel-2光学图像和Sentinel-1合成孔径雷达图像共同变换为五种不同的森林结构变量的地图：95th高度百分位，平均高度，密度，基尼系数和分数盖。我们从挪威的41个机载激光扫描任务中培训和测试我们的模型，并证明它能够概括取消测试区域，从而达到11％和15％之间的归一化平均值误差，具体取决于变量。我们的工作也是第一个提出贝叶斯深度学习方法的工作，以预测具有良好校准的不确定性估计的森林结构变量。这些提高了模型的可信度及其适用于需要可靠的信心估计的下游任务，例如知情决策。我们提出了一组广泛的实验，以验证预测地图的准确性以及预测的不确定性的质量。为了展示可扩展性，我们为五个森林结构变量提供挪威地图。

世界上最大的可可生产国C \^ote d'Ivoire and Ghana占全球可可生产的三分之二。在这两个国家，可可都是多年生作物，为近200万农民提供收入。然而，缺少可可种植区域的精确地图，阻碍了保护区，生产和产量的准确量化，并限制了可用于改善可持续性治理的信息。在这里，我们将可可种植园数据与公开可用的卫星图像结合在深度学习框架中，并为两国的可可种植园创建高分辨率地图，并被现场验证。我们的结果表明，可可栽培是C \^ote d'Ivoire和Ghane的保护区中森林损失的37％以上和13％的潜在驱动因素，该官员报告大大低估了种植的地区，最高40％在加纳。这些地图是提高可可生产地区保护和经济发展的关键基础。

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。

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。

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。

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。

我们向传感器独立性（Sensei）介绍了一种新型神经网络架构 - 光谱编码器 - 通过该传感器独立性（Sensei） - 通过其中具有不同组合的光谱频带组合的多个多光谱仪器可用于训练广义深度学习模型。我们专注于云屏蔽的问题，使用几个预先存在的数据集，以及Sentinel-2的新的自由可用数据集。我们的模型显示在卫星上实现最先进的性能，它受过训练（Sentinel-2和Landsat 8），并且能够推断到传感器，它在训练期间尚未见过Landsat 7，每\ 'USAT-1，和Sentinel-3 SLST。当多种卫星用于培训，接近或超越专用单传感器型号的性能时，模型性能显示出改善。这项工作是激励遥感社区可以使用巨大各种传感器采取的数据的动机。这不可避免地导致标记用于不同传感器的努力，这限制了深度学习模型的性能，因为他们需要最佳地执行巨大的训练。传感器独立性可以使深度学习模型能够同时使用多个数据集进行培训，提高性能并使它们更广泛适用。这可能导致深入学习方法，用于在板载应用程序和地面分段数据处理中更频繁地使用，这通常需要模型在推出时或之后即将开始。

估计大规模森林AGB和精细的空间决议对于温室气体会计，监测和验证工作以减轻气候变化的范围变得越来越重要。机载LiDAR对于在包括AGB在内的森林结构的属性建模非常有价值，但大多数LiDAR收集都发生在涵盖不规则，不连续的足迹的本地或区域尺度上，导致不同景观细分市场在各个时间点进行拼布。在这里，作为纽约州（美国）全州森林碳评估的一部分，我们解决了利用激光雷达拼布在景观尺度上的雷达拼凑而成的障碍，包括选择培训数据，对预测的区域或覆盖范围的特定模式的调查错误，并绘制与多个量表的现场清单一致。三种机器学习算法和一个集合模型经过FIA场测量，空气传播的激光雷达和地形，气候和心形地理训练。使用一组严格的地块选择标准，选择了801个FIA图，并从17个叶子覆盖范围（2014-2019）的拼布中绘制的共同定位的点云（2014-2019）。我们的合奏模型用于在预测定义的适用性区域（占激光雷达覆盖率的98％）内生成30 m AGB的预测表面，并将所得的AGB图与FIA绘图级别和面积估计值进行比较。我们的模型总体准确（％RMSE 22-45％; MAE 11.6-29.4 mg ha $^{ - 1} $; me 2.4-6.3 mg ha $^{ - 1} $），解释了73-80％的领域 - 观察到的变化，并得出与FIA基于设计的估计值一致的估计值（FIA 95％CI中的估计值的89％）。我们分享实用的解决方案，以使用LIDAR的时空拼布面临的挑战来满足不断增长的AGB映射需求，以支持森林碳会计和生态系统中的应用。

农作物残留物燃烧是世界许多地方的空气污染的主要来源，尤其是南亚。政策制定者，从业人员和研究人员都投资了衡量影响和制定干预措施以减少燃烧。但是，测量燃烧的影响或干预措施的有效性减少燃烧需要数据燃烧的位置。这些数据在成本和可行性方面都在现场收集具有挑战性。我们利用印度旁遮普邦旁遮普邦农作物残留物燃烧的地面监测的数据，以探索使用可访问的卫星图像是否可以更有效地检测到燃烧。具体而言，我们使用了具有高时间分辨率（最多每天）的3M Planetscope数据以及具有每周时间分辨率但光谱信息深度的公共可用Sentinel-2数据。在分析了不同光谱带和燃烧指数单独分离燃烧和未燃烧图的能力之后，我们构建了一个随机森林模型，这些模型确定提供了最大的分离性，并用地面验证的数据评估了模型性能。鉴于测量所带来的挑战，我们的总体模型精度为82％是有利的。基于此过程的见解，我们讨论了检测卫星图像中农作物残留物燃烧的技术挑战，以及衡量燃烧和政策干预措施的影响的挑战。

美国宇航局的全球生态系统动力学调查（GEDI）是一个关键的气候使命，其目标是推进我们对森林在全球碳循环中的作用的理解。虽然GEDI是第一个基于空间的激光器，明确优化，以测量地上生物质的垂直森林结构预测，这对广泛的观测和环境条件的大量波形数据的准确解释是具有挑战性的。在这里，我们提出了一种新颖的监督机器学习方法来解释GEDI波形和全球标注冠层顶部高度。我们提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）集合的概率深度学习方法，以避免未知效果的显式建模，例如大气噪声。该模型学会提取概括地理区域的强大特征，此外，产生可靠的预测性不确定性估计。最终，我们模型产生的全球顶棚顶部高度估计估计的预期RMSE为2.7米，低偏差。

我们开发了一个基于深度学习的卷积回归模型，该模型估计了土壤顶部〜5 cm中的体积土壤水分含量。输入预测因子包括Sentinel-1（活动雷达），Sentinel-2（光学图像）和SMAP（被动雷达），以及来自GLDAS的土壤格林和建模土壤水分领域的地球物理变量。该模型在2015年至2021年期间对全球约1300个原位传感器的数据进行了训练和评估，并获得了0.727的平均每传感器相关性为0.727，UBRMSE为0.054，可用于在名义上生产土壤水分图。320m分辨率。这些结果是针对不同位置的其他13个土壤水分厂进行基准测试的，并使用消融研究来识别重要的预测因子。

土壤侵蚀是对世界各地环境和长期土地管理的重大威胁。人类活动加速的土壤侵蚀会造成陆地和水生生态系统的极端变化，这在现场阶段（30-m）的当前和可能的未来没有得到充分的调查/预测。在这里，我们使用三种替代方案（2.6、4.5和8.5）估计/预测通过水侵蚀（薄板和RILL侵蚀）的土壤侵蚀速率，共享社会经济途径和代表性浓度途径（SSP-RCP）情景。田间尺度的土壤侵蚀模型（FSSLM）估计依赖于由卫星和基于图像的土地使用和土地覆盖的估计（LULC）集成的高分辨率（30-m）G2侵蚀模型，对长期降水量的规范观察，以及耦合模型比较项目阶段6（CMIP6）的方案。基线模型（2020年）估计土壤侵蚀速率为2.32 mg HA 1年1年，具有当前的农业保护实践（CPS）。当前CPS的未来情况表明，在气候和LULC变化的SSP-RCP方案的不同组合下，增加了8％至21％。 2050年的土壤侵蚀预测表明，所有气候和LULC场景都表明极端事件的增加或极端空间位置的变化很大程度上从南部到美国东部和东北地区。

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。

准确地估算主要山区盆地中的积雪对于水资源经理来说至关重要，以便做出影响当地和全球经济，野生动植物和公共政策的决策。目前，此估计需要多个配备LIDAR的飞机飞行或原位测量值，两者均昂贵，稀疏和对可访问区域有偏见。在本文中，我们证明了来自多个，公开可用的卫星和天气数据源的空间和时间信息的融合，可以估算关键山区的积雪。我们的多源模型的表现优于单源估计值5.0英寸RMSE，并且优于稀疏的原位测量值的估计值1.2英寸RMSE。

集中的动物饲养业务（CAFOS）对空气，水和公共卫生构成严重风险，但已被证明挑战规范。美国政府问责办公室注意到基本挑战是缺乏关于咖啡馆的全面的位置信息。我们使用美国农业部的国家农产病程（Naip）1M / Pixel Acial Imagerery来检测美国大陆的家禽咖啡馆。我们培养卷积神经网络（CNN）模型来识别单个家禽谷仓，并将最佳表现模型应用于超过42 TB的图像，以创建家禽咖啡座的第一个国家开源数据集。我们验证了来自加利福尼亚州的10个手标县的家禽咖啡馆设施的模型预测，并证明这种方法具有填补环境监测中差距的显着潜力。