衛星画像は地球表面のスナップショットです。本研究では、それらの予測を提案します。地球表面の予測を、将来の気象条件に基づいて衛星画像を予測するタスクとして定義しています。EarthNet2021は、深層ニューラルネットワークをこのタスクに訓練するために適した大規模なデータセットです。このデータセットには、20m解像度のSentinel 2衛星画像と、地形および中尺度（1.28km）気象変数が32,000サンプルにパッケージ化されて含まれています。さらに、EarthNet2021はモデル間比較を可能にするチャレンジとしても位置づけています。これにより、数値モデルで見られる空間解像度（>50倍）よりも大幅に改善された予測が得られます。これによって極端な天候による局所的な影響を予測することが可能となり、作物収量予測や森林健康評価、生物多様性監視などの下流アプリケーションを支援することができます。データ、コード、および参加方法についてはwww.earthnet.techをご覧ください。