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

Résumé

Des volumes sans précédent de données d’observation de la Terre sont continuellement collectés à travers le monde, mais les étiquettes de haute qualité restent rares en raison de l’effort nécessaire pour réaliser des mesures et observations physiques. Cela a conduit à des investissements importants dans des approches de modélisation personnalisées visant à transformer des étiquettes rares en cartes. Nous présentons ici AlphaEarth Foundations, un modèle de champ d’encodage offrant une représentation géospatiale hautement générale, intégrant simultanément les contextes spatiaux, temporels et de mesure provenant de multiples sources, permettant ainsi la production précise et efficace de cartes et de systèmes de surveillance à l’échelle locale comme à l’échelle globale. Les encodages générés par AlphaEarth Foundations sont les seuls à surpasser de manière cohérente toutes les méthodes précédentes d’extraction de caractéristiques testées sur une diversité d’évaluations cartographiques, sans nécessiter de re-entraînement. Nous mettrons prochainement à disposition un jeu de données comprenant des couches de champs d’encodage mondiales, annuelles et prêtes à l’analyse, couvrant la période allant de 2017 à 2024.