Az elmúlt években a gépi tanulás szerepe a földmegfigyelésre irányuló távérzékelési adatok feldolgozásában egyre növekszik. A gépi tanulás, a földmegfigyelés és a távérzékelés önálló tudományterületek, a saját kutatói közösséggel, és irodalommal.
Freddie Kalaitzis, Maral Bayaraa és Christian Rossi az Oxford Egyetem munkatársai egy kiadványon belül próbálják körbejárni az új irányvonal hátterét, és az alábbi kérdéseket vetették fel State of AI for Earth Observation című munkájukban: „Milyen kérdések megoldásában segíthet a földmegfigyelés az emberiségnek?”; „Hogyan segíthet ebben a mesterséges intelligencia; hová tart; és hova kéne tartania?” Munkájukban ezután az alap távérzékelési szenzorok bemutatása és mesterséges intelligenciához szükséges adatelőkészítés körbejárása után foglalkoznak a Deep Learning alapgondolataival és foglalják össze a kutatási trendeket. Azaz a kiadvány megértéséhez egyik területen sem szükséges haladó szinten érteni.