SpectralEarth-FM: Bringing Hyperspectral Imagery into Multimodal Earth Observation Pretraining
SpectralEarth-FM: 将高光谱图像引入多模态地球观测预训练
机构 * Chair of Data Science in Earth Observation(地球观测数据科学主任) ; Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) ; Remote Sensing Technology Institute(遥感技术研究所) ; German Aerospace Center (DLR)(德国航空航天中心) ; Department of Aerospace Engineering(航空航天工程系) ; University of the Bundeswehr Munich(联邦国防军慕尼黑大学) ; LEAP ; Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心) ; Univ. Grenoble Alpes(格勒诺布尔阿尔卑斯大学) ; Inria(法国国家信息与自动化技术研究院) ; CNRS(法国国家科学研究中心) ; Grenoble INP(格勒诺布尔INP) ; LJK
专题命中 遥感融合与全色锐化 :sensor fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出SpectralEarth-FM,一种用于多传感器地球观测输入的分层变压器,旨在联合处理高光谱图像与低通道观测。通过构建SpectralEarth-MM数据集,采用JEPA风格的目标进行预训练,实现了在高光谱下游任务和标准EO基准上的最佳性能。