Изменение поверхности Земли является одним из ключевых объектов исследований в области дистанционного зондирования, и понимание законов эволюции поверхности Земли с течением времени является длительной и сложной задачей в области землеобследования, имеющей глубокое влияние на многие области, такие как природные ресурсы, окружающая среда, бедствия и уменьшение их последствий. Однако, благодаря сложности факторов изменения поверхности Земли и механизмов их воздействия, большинство моделирования динамических изменений поверхности Земли часто являются упрощенными или локальными, и трудно сформировать полноценную физическую модель и математическое выражение. С методологической точки зрения, с быстрым развитием в последние годы больших данных и методов искусственного интеллекта в науке, методы моделирования динамических систем на основе данных быстро развиваются и способны прямоиспользовать ввод последовательности наблюдаемых данных для построения модели данных с высокой точностью соответствия, как точная аппроксимация физической модели, так и ее замена. В данной статье рассматриваются три класса методов моделирования динамических изменений поверхности Земли на основе данных, а именно пространственно-временное разложение, обратные уравнения главного дифференциального уравнения и выявление переменных состояния сети, каждый из которых используется для моделирования временных рядов космических изображений и оценки точности моделирования путем прогнозирования временныхрядов изображений, экспериментальные результаты предварительно подтвердили эффективность методов моделирования на основе данных, показали характеристики каждого из них и их ценность и перспективу применения.

Динамика поверхности земли; Временные ряды; Процесс моделирования; Разложение мод; Уравнение главного дифференциального уравнения; Автоенкодер; Модели на основе данных; Регуляризация разреженной регрессии