该文综述深度学习在遥感与地球监测中的应用，重点包括：自动检测卫星多光谱数据中的甲烷泄漏以降低误报率；利用PRISMA与Sentinel-2图像识别甲烷云；构建METER-ML多传感器数据集；采用机器学习集成模型检测甲烷并预测强度；提出MethaneMapper光谱变换器网络定位并量化排放；以及深度学习联合反演重力与地震数据监测CO₂封存。