地理空間技術の進歩と、ますます画期的な人工知能とディープ ラーニングの使用により、効果的な環境モニタリングへの科学的でデータ駆動型のアプローチが可能になっています。リモート センシング技術により、植生、水面、人工物、さまざまな土地利用パターンなど、地球の土地被覆の変化の研究が可能になっています。 過去数世紀の人間の活動は、地球の表面の変容を加速し、激化させてきました。この観点から、土地利用と土地被覆 (LULC) パターンの分類と評価は、地球規模の監視研究、環境保全、土地利用計画、資源管理、および世界中の持続可能な開発にとって重要です。 土地は農業の主要かつ最も重要な投入物であり、言うまでもなく、農業目的に十分な土地がなければ、世界人口に十分な食料、飼料、および繊維を生産することは不可能です.このため、耕作可能な土地の分布の分析は、さまざまな地域で農業目的の土地の利用可能性を判断し、その結果、世界中の農業生産を高めるために不可欠になります。異なる時点で取得されたリモート センシング衛星データを比較することで、LULC の変化を監視して、気象現象や人間活動による農地の縮小を特定するこ