С увеличением температуры и интенсивности человеческой деятельности в экосистемах озер происходят значительные изменения в гидрологических, термодинамических и экологических балансах, представляя сложные пространственно-временные реакционные шаблоны. Бурное развитие технологий искусственного интеллекта, таких как глубокое обучение, значительно способствует выявлению пространственных и временных изменений в озерах на основе крупномасштабных данных дистанционного зондирования. В данной статье мы систематизировали последние научные достижения в области исследований озерного дистанционного зондирования в эпоху искусственного интеллекта и обнаружили, что данная область все более обращает внимание на комплексную реакцию озер на изменения климата (особенно увеличение экстремальных погодных условий, таких как жара). Для реагирования на быстрые пространственно-временные изменения в экосистемах озер, средства дистанционного наблюдения постепенно перемещаются к комплексной модели наблюдений с использованием виртуальной констелляции + сетевой однократный доступ к небесной и земной среде, что значительно повышает точность мониторинга динамики озер на различных масштабах и в различных измерениях. В то же время дистанционные модели постепенно эволюционируют от традиционных эмпирических/механических моделей к движущемуся механизму явная механическая модель + скрытая модель машинного обучения”, постепенно повышая способность моделирования и прогнозирования гидрологических, тепловых и биологических процессов. В данной статье также обсуждается потенциальная способность интеграции крупномасштабных данных дистанционного зондирования и алгоритмов искусственного интеллекта в долгосрочный мониторинг и прогнозирование сценариев будущего, предоставляя новые возможности понимания динамики озер в условиях сложных окружающих воздействий и тенденций изменений в будущем.

lake remote sensing;AI;climate change;aglorithm