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遥感基础大模型的潜力与挑战
摘要：随着全球在轨地球观测卫星数量的快速增长,遥感数据呈现爆炸式积累,为地球系统科学研究提供了动态认知全球变化的前所未有机遇;与此同时,也伴生多源异构,标注稀缺,任务泛化不足与数据过载等一系列挑战。为应对这些瓶颈问题，GoogleDeepMind提出了AlphaEarhFoundations(AEF),通过整合光学,SAR,LiDAR,气候模拟及文本等多模态数据,构建统一的64维嵌人表征场,实现了跨模态、跨时空的语义一致性的数据融合,并在GoogleEarthEngine等平台开放。AEF的主要贡献体现在:①缓解了长期存在的“数据孤岛问题,建立了全球一致的嵌入
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