该研究利用机器学习和遥感技术评估47个国家的灾害风险，重点分析纳米比亚的环境变化。通过历史航空照片，识别关键对象并评估水坑和大树的变化，反映经济和环境影响。同时，探讨了土壤侵蚀模型及其应用，强调遥感技术在环境管理中的重要性。

该文综述遥感与机器学习在环境监测中的应用：利用卫星影像和开源工具预测非法垃圾倾倒场，识别农村垃圾点准确率约90%；高光谱成像结合分类器可检测河流和海洋塑料垃圾；深度学习用于变化检测、建筑物检测和土地利用分析，准确率达99.19%；并综述土壤侵蚀风险评估模型如USLE、RUSLE及AI方法。