論文の概要: Towards Unified Vision Language Models for Forest Ecological Analysis in Earth Observation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16853v1
- Date: Thu, 20 Nov 2025 23:28:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-24 18:08:18.839967
- Title: Towards Unified Vision Language Models for Forest Ecological Analysis in Earth Observation
- Title（参考訳）: 地球観測における森林生態解析のための統合視覚言語モデルの構築に向けて
- Authors: Xizhe Xue, Xiao Xiang Zhu,
- Abstract要約: REO-Instructは、地球観測データセットにおける記述的タスクと回帰的タスクの両方のために設計された最初の統一ベンチマークである。
このデータセットは、共登録されたSentinel-2とALOS-2の画像と、ハイブリッドAIパイプラインを通じて生成された構造化テキストアノテーションを統合し、検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.566310652119148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent progress in vision language models (VLMs) has enabled remarkable perception and reasoning capabilities, yet their potential for scientific regression in Earth Observation (EO) remains largely unexplored. Existing EO datasets mainly emphasize semantic understanding tasks such as captioning or classification, lacking benchmarks that align multimodal perception with measurable biophysical variables. To fill this gap, we present REO-Instruct, the first unified benchmark designed for both descriptive and regression tasks in EO. REO-Instruct establishes a cognitively interpretable logic chain in forest ecological scenario (human activity,land-cover classification, ecological patch counting, above-ground biomass (AGB) regression), bridging qualitative understanding and quantitative prediction. The dataset integrates co-registered Sentinel-2 and ALOS-2 imagery with structured textual annotations generated and validated through a hybrid human AI pipeline. Comprehensive evaluation protocols and baseline results across generic VLMs reveal that current models struggle with numeric reasoning, highlighting an essential challenge for scientific VLMs. REO-Instruct offers a standardized foundation for developing and assessing next-generation geospatial models capable of both description and scientific inference. The project page are publicly available at \href{https://github.com/zhu-xlab/REO-Instruct}{REO-Instruct}.
- Abstract（参考訳）: 近年の視覚言語モデル(VLM)の進歩により、目覚しい知覚と推論能力が可能になったが、地球観測(EO)における科学的回帰の可能性はほとんど解明されていない。
既存のEOデータセットは、キャプションや分類などの意味理解タスクに重点を置いており、マルチモーダル認識と測定可能な生体物理学変数を整合させるベンチマークを欠いている。
このギャップを埋めるために、EOにおける記述的タスクと回帰的タスクの両方のために設計された最初の統一ベンチマークであるREO-Instructを提案する。
REO-Instructは、森林生態学的シナリオ(人間の活動、土地被覆分類、生態パッチカウント、地上バイオマス(AGB)回帰、ブリッジング質的理解、定量的予測)において認知的に解釈可能な論理連鎖を確立する。
このデータセットは、共登録されたSentinel-2とALOS-2の画像と、ハイブリッドAIパイプラインを通じて生成された構造化テキストアノテーションを統合し、検証する。
総合的な評価プロトコルとベースラインの結果は、現在のモデルが数値推論に苦しむことを示し、科学的なVLMにとって重要な課題を浮き彫りにしている。
REO-Instructは、記述と科学的推論の両方が可能な次世代地理空間モデルの開発と評価のための標準化された基盤を提供する。
プロジェクトのページは \href{https://github.com/zhu-xlab/REO-Instruct}{REO-Instruct} で公開されている。
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