EcoMapper: 기후 인식 위성 영상의 생성 모델링

위성 영상은 지구 관측에 필수적이며, 농작물 수량 예측, 환경 모니터링, 기후 변화 평가 등의 응용 분야를 가능하게 합니다. 그러나 위성 영상을 기후 데이터와 통합하는 것은 여전히 도전과제로 남아 있어, 이는 예측 및 시나리오 분석에서의 활용을 제한하고 있습니다. 본 연구에서는 15개의 토지 피복 유형을 포함하는 290만 개의 센티넬-2(Sentinel-2) 이미지와 해당 기후 기록으로 구성된 새로운 데이터셋을 소개합니다. 이 데이터셋은 세부 조정된 스테이블 디퓨전 3(Stable Diffusion 3) 모델을 사용하여 두 가지 위성 영상 생성 접근법의 기초를 형성합니다. 첫 번째 접근법은 텍스트-이미지 생성 모델로, 기후 및 토지 피복 정보를 포함한 텍스트 프롬프트를 사용하여 특정 지역의 실제적인 합성 영상을 생성합니다. 두 번째 접근법은 ControlNet을 활용하여 다중 조건 하에서 이미지를 생성하며, 공간 구조를 유지하면서 기후 데이터를 매핑하거나 시간 시리즈를 생성하여 경관 진화를 시뮬레이션합니다. 합성 영상 생성과 기후 및 토지 피복 데이터의 결합을 통해 본 연구는 원격 감지 분야에서 생성 모델링을 발전시키고, 환경 예측에 대한 실제적인 입력 제공과 함께 기후 적응 및 지리공간 분석에 새로운 가능성을 제시합니다.