CloudFerro 與 ESA Φ-lab 推出首個全球地球觀測嵌入數據集

CloudFerro 和歐洲太空總署 (ESA) Φ-lab 推出了全球首個地球觀測嵌入數據集，這是地理空間數據分析的一個重要進展。這個數據集是「主要 TOM (Major TOM)」計畫的一部分，旨在提供標準化、開放且可供人工智慧 (AI) 使用的地球觀測數據集。這項合作解決了管理和分析大量哥白尼衛星數據存檔的挑戰，同時促進可擴展的 AI 應用。

嵌入數據集在地球觀測中的角色

隨著地球觀測數據量不斷增加，如何有效處理和分析大規模的地理空間影像成為一個挑戰。嵌入數據集通過將高維影像數據轉換為緊湊的向量表示來解決這個問題。這些嵌入包含了關鍵的語義特徵，使得搜索、比較和分析變得更快。

主要 TOM 計畫專注於地理空間領域，確保其嵌入數據集能夠兼容並可重複使用於各種地球觀測任務。通過利用先進的深度學習模型，這些嵌入簡化了全球範圍內衛星影像的處理和分析。

全球嵌入數據集的特點

這些嵌入數據集來自主要 TOM 核心數據集，包含超過 60 TB 的 AI 準備好的哥白尼數據。主要特點包括：

• 全面覆蓋：擁有超過 1.69 億個數據點和超過 350 萬張獨特影像，該數據集提供了地球表面的全面代表。
• 多樣模型：使用四種不同的模型生成——SSL4EO-S2、SSL4EO-S1、SigLIP 和 DINOv2，這些嵌入提供了針對不同使用案例的多樣特徵表示。
• 高效數據格式：以 GeoParquet 格式存儲，這些嵌入能與地理空間數據工作流程無縫整合，實現高效查詢和處理管道的兼容性。

嵌入方法論

嵌入的創建涉及幾個步驟：

• 影像碎片化：將衛星影像分割成適合模型輸入大小的小塊，保留地理空間細節。
• 預處理：根據嵌入模型的要求對碎片進行標準化和縮放。
• 嵌入生成：通過預訓練的深度學習模型處理預處理的碎片以創建嵌入。
• 數據整合：將嵌入和元數據編譯成 GeoParquet 檔案，確保便捷的訪問和可用性。

這種結構化的方法確保了高質量的嵌入，同時減少了下游任務的計算需求。

應用和使用案例

嵌入數據集有多種應用，包括：

• 土地使用監測：研究人員可以通過將嵌入空間與標記數據集連結，來有效追蹤土地使用變化。
• 環境分析：該數據集支持對如森林砍伐和城市擴張等現象的分析，並降低計算成本。
• 數據搜索和檢索：嵌入使得快速相似性搜索成為可能，簡化了相關地理空間數據的訪問。
• 時間序列分析：一致的嵌入足跡促進了對不同地區變化的長期監測。

計算效率

嵌入數據集設計上考慮了可擴展性和效率。計算是在 CloudFerro 的 CREODIAS 雲平台上進行的，利用高性能硬體如 NVIDIA L40S GPU。這種設置使得能夠處理來自哥白尼數據的數萬億像素，同時保持可重複性。

標準化和開放訪問

主要 TOM 嵌入數據集的一個特點是其標準化格式，確保了模型和數據集之間的兼容性。對這些數據集的開放訪問促進了透明度和合作，鼓勵全球地理空間社區的創新。

推進 AI 在地球觀測中的應用

全球嵌入數據集代表了 AI 與地球觀測整合的一個重要進展。這使得研究人員、政策制定者和組織能夠更好地理解和管理地球的動態系統。這項倡議為地理空間分析中的新應用和見解奠定了基礎。

結論

CloudFerro 和 ESA Φ-lab 的合作展示了地理空間數據行業的進步。通過解決地球觀測的挑戰並開啟 AI 應用的新可能性，全球嵌入數據集增強了我們分析和管理衛星數據的能力。隨著主要 TOM 計畫的發展，它有望推動科學和技術的進一步進步。

查看論文和數據集。這項研究的所有功勞都歸於該項目的研究人員。此外，別忘了在 Twitter 上關注我們，加入我們的 Telegram 頻道和 LinkedIn 群組。還有，別忘了加入我們的 60k+ ML SubReddit。

🚨 熱門消息：LG AI 研究部門發布 EXAONE 3.5：三個開源雙語前沿 AI 模型提供無與倫比的指令跟隨和長上下文理解，為生成 AI 卓越的全球領導地位提供支持……。