1、地理空间数据分析中的可解释机器学习：挑战与机遇

地理空间数据分析中的可解释机器学习：挑战与机遇

1. 背景

1.1 利用机器学习解决复杂的全球挑战

地球系统和人类社会面临的全球挑战正变得日益复杂和紧迫。我们的世界面临着诸多问题，这些问题源于塑造地球的复杂过程，其规模从原子到行星，时间跨度从毫秒到数千年不等。全球社会关注着有限资源（如水、土壤、森林和矿产资源）的可持续性，以及气候变化、环境退化、生物多样性威胁、粮食安全和自然灾害等各种挑战。此外，气候变化的多方面影响，特别是在土地覆盖变化和城市化进程加速的背景下，仍有待全面理解。

因此，迫切需要对地球系统和人类社会有更全面、更深入的了解。这种知识对于应对当代挑战，包括增强对自然灾害的抵御能力、适应气候变化、管理城市增长和实现可持续发展至关重要。

在过去几十年里，受技术飞速发展的推动，非地理空间和地理空间数据的数量呈指数级增长。数据可用性的大幅提升开启了一个以计算密集型方法为特征的新时代，这些方法严重依赖模型驱动和数据驱动的分析。在地理空间数据分析中，全球导航卫星系统（GNSS）、遥感地球观测（EO）平台、现场环境传感器、物联网（IoT）、云计算、移动设备和社交媒体平台的重大发展，促成了大量地理空间数据集的创建。这些数据集富含空间和时间细节，为详细分析和洞察生成提供了前所未有的机会。

研究人员和科学家现在面临着从这些庞大而复杂的数据集中提取可操作见解的挑战。由于数据的巨大体量和多样性，包括从热带雨林的茂密树冠到城市广阔而复杂的布局等不同地理位置的数据，这项任务极具挑战性。人工智能（AI）、机器学习和深度学习已成为改变我们分析这些庞大数据集方式的关键因素。这些技术增强了对数据集的分析和解释能力，彻底改变了气候变化、城市规划和自然资源管理等领