人工智能用于海岸韧性与环境可持续性：遥感与地理空间应用综述

完整中文导读

该综述基于PRISMA流程筛选文献，从867条记录中最终纳入30项研究，梳理2020至2026年人工智能、机器学习、深度学习、遥感与地理空间技术在海岸韧性与环境可持续性方面的应用。

论文资料与摘要整理

整理依据：原始摘要与元数据；未据此展示论文全文

Artificial Intelligence for Coastal Resilience and Environmental Sustainability: A Review of Remote Sensing and Geospatial Applications

作者：Suleman Asghar；Benjamin Damoah
刊物：未提供
出版时间：2026-07-06
DOI：10.20944/preprints202607.0260.v1

研究方法

采用PRISMA知情筛选框架，从867条记录中经去重、标题摘要筛选、全文评估，最终纳入30项研究进行综述

研究对象

2020至2026年发表的AI、机器学习、深度学习、遥感与地理空间技术用于海岸韧性与环境可持续性的文献

主要发现

识别出岸线提取与侵蚀监测、海岸洪水与风暴潮风险、红树林湿地与生态系统监测、土地覆盖变化与海岸城市化、基于GIS的适应支持五个主要领域；常用方法包括随机森林、XGBoost、卷积神经网络、U-Net变体、循环模型和可解释AI；AI在包含地面真值、不确定性沟通、治理保障和参与式规划的透明可解释工作流中最有用

材料局限

材料仅提供摘要，未提供全文；综述纳入研究数量有限（30项），具体局限未在摘要中说明