本集概要

“AlphaEarth Foundations” (AEF) 是一项开创性的嵌入场模型，旨在通过整合跨来源的空间、时间和测量背景，从稀疏标签数据生成准确高效的全球地图和监测系统。该研究详细介绍了 AEF 的架构，包括其独特的时空精度（STP）编码器，以及使用各种地球观测（EO）数据集（如 Sentinel-2、Landsat 8 & 9、Sentinel-1、PALSAR-2、ERA5-Land、GEDI、GRACE、GLO-30 和 NLCD）进行训练的过程。通过对分类、回归和变化检测等任务的广泛评估，该论文证明了 AEF 在数据稀缺场景下优于现有设计和学习的特征提取方法，使其成为生物多样性、生态学和农业等领域的重要工具。最终，该项目计划发布从2017年到2024年的全球年度分析就绪嵌入场层数据集。

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