持続可能な開発目標のための統計的機械学習手法とリモートセンシング：レビュー

環境、農業、持続可能な開発の測定を行うためのリモートセンシングデータの統計分析への関心は確立されており、引き続き増加しています。これにより、地球科学と統計分野との相互作用が増加しています。この観点から、リモートセンシングデータに一般的に適用される統計的機械学習手法に関する文献をレビューしました。特に、国連世界銀行の持続可能な開発目標に関連する応用、特に農業（食料安全保障）、森林（陸上の生命）、水（水質）に焦点を当てています。役立つ統計的機械学習手法、そのリモートセンシングの文脈での動作、及び文献におけるこれらのデータへの適用例をレビューします。特定の応用に対して特定の手法を処方するのではなく、リモートセンシングの実務者と応用統計学者のために、文献からのガイダンス、例、およびケーススタディを提供します。補足資料では、リモートセンシングデータの分析前および分析後の必要な手順、すなわち前処理と評価手順についても説明します。