Prithvi-EO-2.0 多时相地球观测遥感模型 Demo

一、教程简介

Prithvi-EO-2.0 是由 IBM 和 NASA 团队开发的第二代 EO 基础模型。时间 ViT 使用 Masked AutoEncoder 学习策略，基于 4.2M 个协调 Landsat Sentinel 2 (HLS) 样本（每个样本包含四个时间戳）进行训练。该模型包含跨多个块和时间戳的空间和时间注意机制。此外，时间和位置信息通过嵌入添加到模型输入中。有关该模型的更多信息，请访问此处。

本教程使用 Prithvi-EO-2.0-300M 模型作为演示，算力资源采用 RTX 4090 。

此演示展示了一到四个时间戳的图像重建过程。模型会随机遮罩部分图像，并根据未被遮罩的部分进行重建。重建后的图像将与可见的未遮罩图像块合并。为了加快处理速度，我们建议提交大小为 224 到 1000 像素左右的图像。大于 224×224 的图像将使用滑动窗口方法处理，这可能会导致图像块之间出现伪影。

用户需要提供 HLS geotiff 图像，包含以下反射率单位的通道：蓝、绿、红、窄带近红外 (NIR) 、短波红外 (SWIR) 、短波红外 2 (SWIR 2) 。 位置信息可从 tif 文件中提取，时间信息可采用 “ T ” 或 “ T ”（HLS 格式）格式在文件名中提供。

二、运行步骤

1. 启动容器后点击 API 地址即可进入 Web 界面

若显示「BadGateway」，这表示模型正在初始化，由于模型较大，请等待约 1-2 分钟后刷新页面。

2. 进入网页后，即可开始使用

使用步骤

演示样例

交流探讨

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