地球観測データと機械学習による持続可能な開発の監視：レビュー

要約 本稿では、さまざまな地球観測アプローチとそれらが国連の持続可能な開発目標の達成に寄与する方法について探求します。持続可能な開発の概念とその目標に関するレビューを行い、この分野に関連する地球観測アプローチを紹介し、特に機械学習の手法やアルゴリズムの貢献、および持続可能な開発目標の達成をサポートするための潜在能力と機能について焦点を当てます。全体的に見ると、地球観測は、すべてのスケールにおけるデータ取得のコスト効率性と情報の豊かさを考慮すると、持続可能な開発目標の監視において重要な役割を果たしています。地球観測データ分析における機械学習の成功にもかかわらず、パフォーマンスはデータから特徴を抽出し合成する能力に大きく依存することが観察されます。したがって、最も強力な特徴、すなわち持続可能な開発に関連する主要な要因を特定するためには、入手可能なデータのより深く効果的な分析が必要です。全体として、この研究は、持続可能な開発、地球観測、機械学習の関係についての深い理解を提供し、これらが国々の持続可能な開発をどのようにサポートし、その相関関係を見出す手段となるのかを示しています。持続可能な開発目標を追求する中で、地球観測を通じて生成されるデータの重要性と増加する量を考慮して、新しい機械学習手法の利用を強く示唆する新しい方法と技術の必要性が高まっていると結論付けられます。