研究团队利用十年ArcticDEM卫星地表高度数据，首次绘制加拿大北极地区冰下湖泊网络地图，识别出冰川下33个水体，并提出新的湖泊类型分类方法。相关论文发表于《冰冻圈》。

新研究显示，商业高分辨率影像通常更擅长识别小型水体与河流范围；而覆盖更宽光谱的公共数据在植被茂盛季节对被遮蔽水体的检出表现更突出。

卡内基梅隆大学与阿拉斯加大学费尔班克斯分校研究人员基于哨兵-1号合成孔径雷达数据发现，阿拉斯加冰川对气温变化的响应表现为：平均夏季温度每升高1摄氏度，冰川“融化日”对应的融化期将延长约三周。相关成果发表于《npj气候与大气科学》。

研究团队基于多颗卫星的火点与排放观测数据重建火灾演变，称帕利塞德火灾与伊顿火灾在最初24小时内烧毁了接近总过火面积的80%。

加州大学洛杉矶分校研究团队利用深度学习与Planet Dove卫星数据，制作出迄今分辨率最高的加州海带森林全州地图，并通过KelpWatch.org向公众开放，为监测海带变化与评估保护成效提供更精细的数据支持。

该公司计划建设卫星星座为人工智能模型提供高精度地球观测数据，并宣布与L3Harris合作开发航天器传感器。

研究人员利用卫星影像追踪西南极沿岸帝企鹅换羽活动，发现2023年和2024年快冰在换羽中期提前破裂，可能迫使尚未长出防水新羽的企鹅入水，增加失温与捕食风险。相关成果发表于《Communications Earth & Environment》。

新西兰今夏极端天气造成的破坏凸显卫星遥感在应急响应、损失评估与风险建模中的关键作用，但卫星数据访问多依赖自愿与商业安排，相关国际规则与执行机制仍显薄弱；AI应用提升效率的同时也带来责任与安全治理挑战。

莱比锡大学研究团队结合卫星观测、近地面气溶胶浓度与气候模拟，给出气溶胶通过影响云形成所产生冷却效应的全球评估，并称该效应可抵消约四分之一的人为温室效应。

英国南极调查局称，该系统可在冰山破裂成大量碎块后继续追踪其演变，帮助弥补气候变化预测中的关键数据缺口。

中国科学院空天信息研究院团队基于多源卫星观测与人工智能模型重建2003年至2020年地下水储量变化，发现高山亚洲约三分之二区域地下水下降，下游人口与灌溉密集流域降幅更为显著。

康考迪亚大学团队提出“积雪水可用性”（SWA）指标，结合卫星与气候再分析数据评估加拿大及阿拉斯加积雪可用水量。研究显示，加拿大落基山脉等关键源头区积雪可用水量显著下降，影响范围覆盖全国约四分之一土地与86%人口。