AlphaEarthを顕微鏡下で見る：農業における地理空間基盤モデルの評価

この論文は、Google DeepMindのAlphaEarth Foundationモデルの特定の農業タスクへの適用性を評価する上で重要なギャップに対処し、一般的な土地被覆分類を超えています。従来のリモートセンシング手法との包括的な比較は、精密農業の研究者や実務者にとって貴重な洞察を提供します。公開データと非公開データの両方を使用することで、評価の堅牢性が強化されます。

• •AlphaEarth Foundation（AEF）は、マルチソースの地球観測（EO）データを使用して事前トレーニングされた地理空間基盤モデルです。
• •この研究では、米国の作物収量予測、耕うんマッピング、および被覆作物マッピングにおけるAEF埋め込みを評価します。
• •AEFベースのモデルは、農業のダウンストリームタスクで優れたパフォーマンスを示し、従来のリモートセンシングモデルと競合します。