AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data

定制 嵌入 计算机科学 地理空间分析 领域(数学) 集合(抽象数据类型) 代表(政治) 一套 数据集 人工智能 稀疏逼近 数据挖掘 数据建模 机器学习 稀疏矩阵 合成数据 水准点(测量) 对偶(语法数字) 理论计算机科学 模式识别(心理学) 空间分析 钥匙(锁)
作者
Brown, Christopher F.,Kazmierski, Michal R.,Pasquarella, Valerie J.,Rucklidge, William J.,Samsikova, Masha,Zhang, Chenhui,Shelhamer, Evan,Lahera, Estefania,Wiles, Olivia,Ilyushchenko, Simon,Gorelick, Noel,Zhang, Lihui Lydia,Alj, Sophia,Schechter, Emily,Askay, Sean,Guinan, Oliver,Moore, Rebecca,Boukouvalas, Alexis,Kohli, Pushmeet
出处
期刊:Cornell University - arXiv [Cornell University]
被引量:12
标识
DOI:10.48550/arxiv.2507.22291
摘要

Unprecedented volumes of Earth observation data are continually collected around the world, but high-quality labels remain scarce given the effort required to make physical measurements and observations. This has led to considerable investment in bespoke modeling efforts translating sparse labels into maps. Here we introduce AlphaEarth Foundations, an embedding field model yielding a highly general, geospatial representation that assimilates spatial, temporal, and measurement contexts across multiple sources, enabling accurate and efficient production of maps and monitoring systems from local to global scales. The embeddings generated by AlphaEarth Foundations are the only to consistently outperform a suite of other well-known/widely accepted featurization approaches tested on a diverse set of mapping evaluations without re-training. We have released a dataset of global, annual, analysis-ready embedding field layers from 2017 through 2024.
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