Christopher F. Brown Michal R. Kazmierski Valerie J. Pasquarella William J. Rucklidge Masha Samsikova Chenhui Zhang et al

Abstract

Unerhörige Mengen an Daten aus der Erdbeobachtung werden weltweit kontinuierlich erfasst, doch hochwertige Labels bleiben aufgrund des Aufwands, der für physikalische Messungen und Beobachtungen erforderlich ist, weiterhin rar. Dies hat zu erheblichen Investitionen in spezifische Modellierungsansätze geführt, die spärliche Labels in Kartenbilder überführen. Hier stellen wir AlphaEarth Foundations vor, ein Embedding-Feld-Modell, das eine hochgradig allgemeine, geospatialen Darstellung liefert, die räumliche, zeitliche und messtechnische Kontexte aus mehreren Quellen integriert und somit die präzise und effiziente Erstellung von Karten und Überwachungssystemen von lokaler bis globaler Skala ermöglicht. Die von AlphaEarth Foundations generierten Embeddings sind die einzigen, die bei einer Vielzahl unterschiedlicher Kartenbewertungen konsistent alle vorherigen Feature-Extraktionsansätze übertrumpfen, ohne dass ein erneutes Training erforderlich ist. Wir werden einen Datensatz mit globalen, jährlichen, analysereifen Embedding-Feld-Layern für die Jahre 2017 bis 2024 veröffentlichen.