联邦学习 (FL) 应用于遥感领域，以实现在不集中原始数据的情况下，跨分布式数据源进行协同模型训练。这种方法解决了遥感中常见的数据隐私、带宽限制和监管限制等挑战，遥感数据通常由不同组织运营的卫星、无人机或地面传感器收集。例如，一个国家的卫星图像提供商可以与另一地区的环保机构合作，训练用于土地覆盖分类的模型。每个参与方在本地数据上训练模型，并仅与中央服务器共享模型更新（例如梯度），中央服务器将这些更新聚合到一个全局模型中。这在利用多样化数据集的同时，保留了数据主权。
一个关键应用是环境监测。考虑跨界追踪森林砍伐：各国可以利用 FL 汇集其卫星图像中的洞察，而无需共享敏感的地理空间数据。类似地，灾害响应团队可以利用来自多个区域的无人机图像，合作开发洪水检测模型，每个团队都保持其数据私密。另一个例子是农业监测，农场或研究机构在来自物联网传感器的本地作物健康数据上训练模型。FL 使这些利益相关者能够构建稳健的模型，这些模型能够泛化到各种气候和土壤条件，而不会暴露专有或特定位置的详细信息。
从技术角度来看，遥感中的 FL 需要能够处理大型、异构数据集和不可靠连接的框架。通常使用 TensorFlow Federated 或带有 FL 库（例如 Flower）的 PyTorch 等工具来实现联邦平均 (FedAvg) 等聚合算法。挑战包括管理非独立同分布 (non-IID) 的数据分布——例如，一个在来自一个客户端的沙漠图像上训练的模型和另一个在森林数据上训练的模型，如果没有仔细的归一化处理，可能会遇到困难。差分隐私或安全多方计算等技术可以进一步保护聚合过程中的更新。开发人员还必须优化通信效率，因为从带宽有限的远程传感器发送大型模型更新可能会非常昂贵。通过解决这些问题，FL 为分布式遥感生态系统中的目标检测、气候建模和异常检测等任务提供了可扩展的、注重隐私的解决方案。