本文提出了一种基于领域自适应的方法，通过无监督训练样本中的领域信息构建模型，以提升在未见领域上的预测能力。该方法在多个领域泛化基准上表现优异，并引入了大规模领域泛化基准Geo-YFCC，显著优化了现有技术。此外，研究探讨了自监督学习、对抗生成损失和特征级别正则化等技术在遥感图像处理中的应用，展示了在自动驾驶和森林变量预测等任务中的先进性能。

本研究探讨了深度学习在森林变量预测和遥感数据处理中的应用，特别是迁移学习和多模态学习技术的有效性。实验表明，SeUNet模型在森林结构预测中具有更高的准确性，而新提出的三维深度学习方法在分类准确率和计算成本上优于现有技术。此外，研究还涉及高光谱影像处理、雷达数据增强及海洋无人机目标检测，展示了深度学习在数据处理中的潜力与挑战。