論文の概要: Foundation Models for Remote Sensing and Earth Observation: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16602v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 01:08:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:28:55.241178
- Title: Foundation Models for Remote Sensing and Earth Observation: A Survey
- Title（参考訳）: リモートセンシングと地球観測のための基礎モデル:サーベイ
- Authors: Aoran Xiao, Weihao Xuan, Junjue Wang, Jiaxing Huang, Dacheng Tao, Shijian Lu, Naoto Yokoya,
- Abstract要約: 本調査は、リモートセンシング基礎モデル(RSFM)の新しい分野を体系的にレビューする。
モチベーションと背景の概要から始まり、続いて基本概念が導入された。
その後、データセットや技術貢献を含む既存のRSFM研究を分類し、レビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.77425018347557
- License:
- Abstract: Remote Sensing (RS) is a crucial technology for observing, monitoring, and interpreting our planet, with broad applications across geoscience, economics, humanitarian fields, etc. While artificial intelligence (AI), particularly deep learning, has achieved significant advances in RS, unique challenges persist in developing more intelligent RS systems, including the complexity of Earth's environments, diverse sensor modalities, distinctive feature patterns, varying spatial and spectral resolutions, and temporal dynamics. Meanwhile, recent breakthroughs in large Foundation Models (FMs) have expanded AI's potential across many domains due to their exceptional generalizability and zero-shot transfer capabilities. However, their success has largely been confined to natural data like images and video, with degraded performance and even failures for RS data of various non-optical modalities. This has inspired growing interest in developing Remote Sensing Foundation Models (RSFMs) to address the complex demands of Earth Observation (EO) tasks, spanning the surface, atmosphere, and oceans. This survey systematically reviews the emerging field of RSFMs. It begins with an outline of their motivation and background, followed by an introduction of their foundational concepts. It then categorizes and reviews existing RSFM studies including their datasets and technical contributions across Visual Foundation Models (VFMs), Visual-Language Models (VLMs), Large Language Models (LLMs), and beyond. In addition, we benchmark these models against publicly available datasets, discuss existing challenges, and propose future research directions in this rapidly evolving field.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング(Remote Sensing, RS)は、地球を観測、監視、解釈するための重要な技術であり、地球科学、経済学、人道科学など幅広い分野に応用されている。
人工知能(AI)、特に深層学習はRSにおいて大きな進歩を遂げているが、地球の環境の複雑さ、多様なセンサーのモダリティ、特徴的な特徴パターン、空間とスペクトルの解像度の変化、時間力学など、よりインテリジェントなRSシステムの開発において固有の課題が続いている。
一方、大規模ファンデーションモデル(FM)の最近のブレークスルーは、異常な一般化性とゼロショット転送能力のために、AIのポテンシャルを多くのドメインにわたって拡大している。
しかし、その成功は画像やビデオのような自然なデータに限られており、性能の劣化や、光学的でない様々なモダリティのRSデータの失敗さえあった。
これは、地球観測(EO)タスクの複雑な要求に対応するために、地表、大気、海洋にまたがるリモートセンシング基礎モデル(RSFM)の開発への関心が高まっている。
本調査はRSFMの新興分野を体系的にレビューする。
モチベーションと背景の概要から始まり、続いて基本概念が導入された。
その後、Visual Foundation Models (VFM)、Visual-Language Models (VLM)、Large Language Models (LLM)などを含む既存のRSFM研究を分類し、レビューする。
さらに、これらのモデルを公開データセットと比較し、既存の課題について議論し、この急速に発展する分野における今後の研究方向性を提案する。
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