リモートセンシング
Remote sensing × Computer vision meta survey
GeoPixel: Pixel Grounding Large Multimodal Model in Remote Sensing
When Large Vision-Language Model Meets Large Remote Sensing Imagery: Coarse-to-Fine Text-Guided Token Pruning
Delineate Anything: Resolution-Agnostic Field Boundary Delineation on Satellite Imagery
グラナイト ジオスパシャル ランド サーフェス テンパレチャー モデルは、衛星画像と気候統計を用いて地表面温度を予測するジオスパシャル基盤モデルである。都市の熱環境理解と緩和が目的で、30メートルの高解像度と時間単位の高頻度予測が可能だ。この IBM の基盤モデルは、HLS L30 と ERA5-Land T2m データセットを用いて、2013年から2023年の期間にわたる28の世界都市からファインチューニングされた。SWIN トランスフォーマーアーキテクチャを採用し、Prithvi-SWIN-L を基盤としている。
tellus os
https://www.youtube.com/watch?v=O8fTNwR3tk0
https://www.youtube.com/watch?v=Aokn3jilR_8
Geospatial Foundation Models to Enable Progress on Sustainable Development Goals
The Segment Anything Model (SAM) for Remote Sensing Applications: From Zero to One Shot
https://www.youtube.com/watch?v=PV9sjxuxH0E
MetaEarth: A Generative Foundation Model