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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20380v3
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.797922
• 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, Clement Atzberger, Sadiq Jaffer, Jovana Knezevic, Silja Sormunen, Robin Young, Madeline C Lisaius, Markus Immitzer, David A. Coomes, Anil Madhavapeddy, Andrew Blake, Srinivasan Keshav,
• Abstract要約: オープンでグローバルな土地指向リモートセンシング基盤モデルであるTESSERAを提案する。 10～60mの空間分解能で10個のSentinel-2スペクトルバンドの光学データと、10mの分解能で2個のSentinel-1合成開口レーダバック係数を組み合わせて、多層パーセプトロンで融合した埋め込みを作成し、年次世界埋め込みマップを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2479153065703935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Satellite remote sensing from repeated observations and multiple sensors enables a wide range of downstream applications, including climate modeling, carbon accounting, and strategies for conservation and sustainable land use. However, satellite time series are voluminous, often corrupted by sensor noise, clouds, and atmospheric conditions, and unevenly spaced in time, making them challenging to use. We present TESSERA, an open, global, land-oriented remote sensing foundation model that uses self-supervised learning to generate `ready-to-use' embeddings at 10~m scale from pixel-level satellite time series data. TESSERA uses two parallel Transformer-based encoders to combine optical data from ten Sentinel-2 spectral bands at 10-60~m spatial resolution and two Sentinel-1 synthetic aperture radar backscatter coefficients at 10~m resolution to create embeddings that are subsequently fused with a multilayer perceptron to create annual global embedding maps. We compare our work with state-of-the-art task-specific models and other foundation models in five diverse downstream tasks and find that TESSERA closely matches or outperforms these baselines. We believe that TESSERA's ease of use, openness, computation-, label-, and data-efficiency, and high performance will prove transformative in a wide range of vegetation-oriented ecological and agricultural applications.
• Abstract（参考訳）: 衛星リモートセンシングは、繰り返し観測された観測と複数のセンサーから、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の応用を可能にする。 しかし、衛星の時系列は、しばしばセンサーノイズ、雲、大気条件によって破壊され、時間内に不均一に空間化され、使用が困難になる。 本研究では,TESSERAについて述べる。TESSERAは,自己教師付き学習を用いて,画素レベルの衛星時系列データから10～mスケールの 'ready-to-use' 埋め込みを生成する,オープンでグローバルな陸上指向のリモートセンシング基盤モデルである。 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、10〜60~mの空間分解能で10個のSentinel-2スペクトルバンドと10〜mの分解能で2つのSentinel-1合成開口レーダー後方散乱係数の光学データを組み合わせて、多層パーセプトロンと融合して毎年グローバルな埋め込みマップを作成する。 我々は、最新のタスク特化モデルや他の基礎モデルを5つの下流タスクで比較し、TESSERAがこれらのベースラインと密に一致し、より優れています。 TESSERAの使いやすさ、オープン性、計算-、ラベル-、データ-効率、高いパフォーマンスは、広範囲にわたる植生指向の生態・農業的応用において変革をもたらすと信じている。

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