Key points are not available for this paper at this time.
نظرًا لسهولة الوصول إلى كميات هائلة من البيانات من استشعار البيئة عن بُعد والتطورات في تعلم الآلة، تم تطبيق تقنيات تعلم الآلة (ML) بشكل واسع في أبحاث استشعار البيئة عن بُعد. لقد تفوقت أطر عمل تعلم الآلة الحديثة مثل التعلم العميق (DL) بشكل كبير على النماذج القديمة من حيث الأداء. تركز هذه الدراسة على البرمجيات التي تستخدم شبكة عصبية تقليدية (NN) وكذلك approaches التعلم العميق (DL) في استشعار البيئة عن بُعد، التي تغطي أيضًا رسم خرائط غطاء الأرض، واسترجاع المعلمات البيئية، ودمج البيانات، وضغط الصور، وإعادة بناء المعلومات وتوقعها. كما يتم توضيح كيفية استخدام التعلم العميق لمراقبة جوانب أخرى من النظام البيئي، بما في ذلك البيئة، وإدارة المياه، ودرجات حرارة السطح الأرضي والجوي، والتبخر، والأشعة فوق البنفسجية (UV)، ولون البحر، جميعها عوامل يجب أخذها بعين الاعتبار. بعد ذلك، تستكشف المقالة التحديات والاستخدامات المحتملة للتعلم العميق في استشعار البيئة عن بُعد.
درس فاروق وآخرون (صن) هذا السؤال.