提出了一种基于网络科学和表示学习的方法，利用高分辨率夜间卫星图像创建动态网络来量化经济指标和可视化各个地区的增长，预测大区域的空间经济支出，捕捉城市增长和人民生活水平变化的趋势，更好地帮助决策者理解增长。

Dec, 2018

通过高分辨率航拍图像，利用监督卷积神经网络和基于视觉词袋的半监督聚类方法，从公开可获取的城市图像准确估计美国各地区的人口密度、家庭收入中位数和教育水平，并开拓用于地理概括和无需标记数据的细粒度信息估计的新的半监督方法。

Sep, 2023

本文提出了一种基于神经网络的区域聚合层，可使用粗粒度的密度聚合来训练像素级密度估计器，从而反映图像区域中对象的数量，使该方法不需要针对密度函数的领域特定假设。我们在几个合成数据集上评估了我们的方法。此外，我们使用该方法从卫星图像中学习估计高分辨率人口和住房密度，并且在所有情况下，我们发现与常用基线相比，我们的方法都能得到更好的密度估计值。我们还展示了如何使用我们的住房密度估计器将建筑分类为住宅或非住宅。

Oct, 2018

通过机器学习从高分辨率遥感图像中提取大规模社会经济指标，以辅助政策决策和人道主义救助，特别是在发展中国家等缺乏可靠数据的地区。

Oct, 2015

利用深度学习模型对美国每个 0.01 平方度单元格的高分辨率人口估计进行了研究，并比较了直接调查和解聚群体技术的优劣。

Aug, 2017

利用遥感技术和深度卷积神经网络，分析大规模卫星图像数据中的城市土地利用模式，并提供数据集以供遥感应用的机器学习研究人员使用。

Apr, 2017

使用深度学习从卫星图像中自动提取道路是传统手动制图的可行替代方案，本文提出了利用 OpenStreetMap 道路数据作为弱标签和大规模卫星图像进行预训练语义分割模型的方法，并且利用大规模预训练使模型具有更好的泛化能力。

Sep, 2023

本文综合研究了使用卫星图像和机器学习了解可持续发展领域期间所面对的挑战，以及如何将二者有机结合，细致测量各类相关数据，从而量化模型表现，并探讨该研究领域的未来发展。

Sep, 2020

通过强化学习的方法，结合高分辨率遥感图像和云计算技术，可以在保持精度的情况下降低获取成本，提高贫困预测任务的性能，为可持续发展的多个领域提供实用的应用。

Jun, 2020

本文提出了一种新型卷积神经网络架构，用于估计地理空间函数，并使用各种标签创建了一个大型数据集进行评估。

Aug, 2017