機器學習在地球科學中的應用包括地質測繪、氣體泄漏檢測和地質特征識別。機器學習（ML）是一種人工智能（AI），它使計算機系統能夠對龐大而復雜的數據集進行分類、聚類、識別和分析，同時消除了對明確指令和編程的需要。地球科學是對地球的起源、演變和未來的研究。地球系統可以細分為四個主要部分，包括固體地球、大氣、水圈和生物圈。根據地球科學探索的性質，可以應用各種算法。對于特定的目標，一些算法可能比其他算法表現得明顯更好。例如，卷積神經網絡（CNN）擅長解釋圖像，人工神經網絡（ANN）在土壤分類中表現良好，但比支持向量機（SVM）學習的計算成本更高。近幾十年來，隨著其他技術的發展，如無人駕駛飛行器（UAV）、超高分辨率遙感技術和高性能計算單元的發展，導致大量高質量的數據集和更先進的算法的出現，機器學習的應用已經很普遍。

地球科學中的問題往往是復雜的。將眾所周知的和描述的數學模型應用于自然環境是很困難的，因此機器學習通常是這類非線性問題的一個更好的選擇。生態數據通常是非線性的，由高階互動組成，再加上數據缺失，傳統的統計學可能表現不佳，因為不現實的假設如線性被應用于模型。一些研究人員發現，機器學習在地球科學中的表現優于傳統的統計模型，例如在描述森林樹冠結構、預測氣候引起的范圍轉移和劃分地質面貌方面。描述森林冠層結構使科學家能夠研究植被對氣候變化的反應。預測氣候引起的范圍轉移使政策制定者能夠采取適當的對話方法來克服氣候變化的后果。劃分地質剖面有助于地質學家了解一個地區的地質情況，這對一個地區的發展和管理至關重要。

在地球科學中，有些數據往往難以獲得或收集，因此通過機器學習方法從容易獲得的數據中推斷出數據是可取的。例如，熱帶雨林中的地質測繪是具有挑戰性的，因為厚厚的植被覆蓋和巖石露頭的情況很差。應用機器學習方法的遙感技術為快速測繪提供了另一種方式，而不需要在無法到達的地區進行人工測繪。

機器學習也可以減少專家所做的努力，因為分類和注釋等人工任務是地球科學研究工作流程中的瓶頸。地質測繪，尤其是在廣大的偏遠地區，用傳統的方法是勞動、成本和時間密集型的。納入遙感和機器學習的方法可以提供一個替代的解決方案，以消除一些實地測繪的需要。

一致性和無偏差也是機器學習與人類手工工作相比的一個優勢。在比較人類和機器學習在識別甲藻類方面的表現的研究中，發現機器學習不像人類那樣容易產生系統性偏差。在人類中存在的回憶效應是，分類常常偏向于最近回憶的類別。在研究的一個標簽任務中，如果一種甲藻在樣本中很少出現，那么專家生態學家通常不會將其正確分類。這種系統性的偏差會使人類的分類準確率xxx降低。

機器學習在各個領域的廣泛使用導致了各種學習方法的算法被應用。應用于解決地球科學問題的機器學習算法引起了研究人員的極大興趣。為特定的目的選擇最佳的算法可以顯著提高準確性。例如，利用AVIRIS-NG高光譜數據對印度Hutti的含金花崗巖-綠巖進行巖性測繪，顯示出使用支持向量機（SVM）和隨機森林在整體準確性上有10%以上的差異。一些算法也可以揭示一些重要的信息。白盒模型"是透明的模型，其中的結果和方法可以很容易解釋，而"黑盒"模型則相反。