論文の概要: TESSERA: Temporal Embeddings of Surface Spectra for Earth Representation and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20380v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 12:46:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.737619
• Title: TESSERA: Temporal Embeddings of Surface Spectra for Earth Representation and Analysis
• Title（参考訳）: TESSERA:地球表象・解析のための表面スペクトルの時間埋め込み
• Authors: Zhengpeng Feng, Sadiq Jaffer, Jovana Knezevic, Silja Sormunen, Robin Young, Madeline Lisaius, Markus Immitzer, James Ball, Clement Atzberger, David A. Coomes, Anil Madhavapeddy, Andrew Blake, Srinivasan Keshav,
• Abstract要約: TESSERA(Remote Sensing Foundation Model, RSFM)は, 自己監督学習(SSL)を用いて, 画素レベルの衛星時系列データから, グローバルかつ堅牢な表現を10mスケールで生成する。 以上の結果から,TESSERAは多様な下流タスクにおいて従来のRSベースラインと主要な地理空間基盤モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24199968850337347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Satellite remote sensing (RS) enables a wide array of downstream Earth observation (EO) applications, including climate modeling, carbon accounting, and strategies for conservation and sustainable land use. We present TESSERA, a novel Remote Sensing Foundation Model (RSFM) that uses Self-Supervised Learning (SSL) to generate global, robust representations at 10m scale from pixel-level satellite time series data. TESSERA combines information from only optical and SAR data streams using two parallel Transformer-based encoders: one dedicated to Sentinel-1 SAR polarizations and another to Sentinel-2 MSI data (10 selected spectral bands) to create representations that are then fused using a multilayer perceptron (MLP), resulting in a global representation map covering the years 2017 to 2024. Our precomputed representations set a new state-of-the-art performance benchmark and our open-source approach democratizes access to high-performance, high-resolution representations. We benchmark the performance of TESSERA in five diverse tasks, comparing our work with state-of-the-art task-specific models and other foundation models. Our results show that TESSERA outperforms both traditional RS baselines and the leading geospatial foundation models in these diverse downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 衛星リモートセンシング(RS)は、気候モデリング、炭素会計、保全と持続可能な土地利用戦略を含む、幅広い下流地球観測(EO)アプリケーションを可能にする。 TESSERA(Remote Sensing Foundation Model, RSFM)は, 自己監督学習(SSL)を用いて, 画素レベルの衛星時系列データから, グローバルかつ堅牢な表現を10mスケールで生成する。 TESSERAは2つの並列トランスフォーマーベースのエンコーダを使用して、光とSARのデータストリームのみからの情報を組み合わせており、1つはSentinel-1 SAR分極に、もう1つはSentinel-2 MSIデータ(選択されたスペクトルバンド)に向けられ、多層パーセプトロン(MLP)を使用して融合された表現を生成する。 我々の事前計算された表現は、新しい最先端のパフォーマンスベンチマークを設定し、オープンソースのアプローチは、高性能で高解像度な表現へのアクセスを民主化します。 我々はTESSERAの性能を5つの多様なタスクでベンチマークし、最先端のタスク固有モデルや他の基礎モデルと比較した。 以上の結果から,TESSERA は従来の RS ベースライン と地理空間基盤モデルの両方に優れることがわかった。

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