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用于遥感的机器学习（ML4RS）已成为一个关键而令人兴奋的研究领域，有可能应对一些最紧迫的全球挑战，包括气候变化，粮食安全，灾难管理和保护。遥感数据是从各种仪器中收集的，这些工具在各种空间，时间和光谱维度上捕获地球，为ML社区提供了独特的研究机会和挑战。与传统的数据模式不同，这些数据集是高维，非常多模式的，并且在许多空间和时间尺度上包含模式。这些特征通常需要在交叉切割的ML主题中采用专门的方法，例如自学/半监督学习，域适应/概括和多模式学习/数据融合，以释放其全部潜力。我们的研讨会将促进对早期工作的讨论和反馈，这对于有影响力的应用程序和机器学习中的新发展至关重要。
ICLR 2025提案的第三ML4RS研讨会
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