Christopher F. Brown Michal R. Kazmierski Valerie J. Pasquarella William J. Rucklidge et al

摘要

全球范围内持续产生前所未有的海量地球观测数据，但由于实地测量与观测所需投入巨大，高质量标注数据仍然十分稀缺。这一现状促使人们投入大量资源，开展定制化建模工作，以将稀疏的标注数据转化为地图。本文提出 AlphaEarth Foundations——一种嵌入场模型，能够生成高度通用的地理空间表征，整合来自多种数据源的空间、时间及测量上下文信息，从而实现从局部到全球尺度的高精度、高效率地图生成与监测系统构建。AlphaEarth Foundations 所生成的嵌入向量，在无需重新训练的前提下，已在一系列多样化的地图评估任务中持续优于此前所有特征化方法。我们还将发布2017年至2024年期间的全球范围、年度更新、可直接分析的嵌入场数据集。