Recent advances in artificial intelligence (AI) have significantly intensified research in the geoscience and remote sensing (RS) field. AI algorithms, especially deep learning-based ones, have been developed and applied widely to RS data analysis. The successful application of AI covers almost all aspects of Earth observation (EO) missions, from low-level vision tasks like super-resolution, denoising and inpainting, to high-level vision tasks like scene classification, object detection and semantic segmentation. While AI techniques enable researchers to observe and understand the Earth more accurately, the vulnerability and uncertainty of AI models deserve further attention, considering that many geoscience and RS tasks are highly safety-critical. This paper reviews the current development of AI security in the geoscience and RS field, covering the following five important aspects: adversarial attack, backdoor attack, federated learning, uncertainty and explainability. Moreover, the potential opportunities and trends are discussed to provide insights for future research. To the best of the authors' knowledge, this paper is the first attempt to provide a systematic review of AI security-related research in the geoscience and RS community. Available code and datasets are also listed in the paper to move this vibrant field of research forward.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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