論文の概要: Democratizing planetary-scale analysis: An ultra-lightweight Earth embedding database for accurate and flexible global land monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11183v1
- Date: Fri, 16 Jan 2026 10:59:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.46079
- Title: Democratizing planetary-scale analysis: An ultra-lightweight Earth embedding database for accurate and flexible global land monitoring
- Title（参考訳）: 惑星スケールの民主化分析: 高精度でフレキシブルな地球観測のための超軽量地球埋め込みデータベース
- Authors: Shuang Chen, Jie Wang, Shuai Yuan, Jiayang Li, Yu Xia, Yuanhong Liao, Junbo Wei, Jincheng Yuan, Xiaoqing Xu, Xiaolin Zhu, Peng Zhu, Hongsheng Zhang, Yuyu Zhou, Haohuan Fu, Huabing Huang, Bin Chen, Fan Dai, Peng Gong,
- Abstract要約: ESDは、2000年から2024年までの25年間にわたる、超軽量で30mの地球埋め込みデータベースである。
データセットは、生のアーカイブと比較してデータボリュームが340倍に減少する。
頑丈な数発の学習能力と長手一貫性により、ESDは惑星スケールの研究を民主化するための汎用的な基盤を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.019853798955513
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid evolution of satellite-borne Earth Observation (EO) systems has revolutionized terrestrial monitoring, yielding petabyte-scale archives. However, the immense computational and storage requirements for global-scale analysis often preclude widespread use, hindering planetary-scale studies. To address these barriers, we present Embedded Seamless Data (ESD), an ultra-lightweight, 30-m global Earth embedding database spanning the 25-year period from 2000 to 2024. By transforming high-dimensional, multi-sensor observations from the Landsat series (5, 7, 8, and 9) and MODIS Terra into information-dense, quantized latent vectors, ESD distills essential geophysical and semantic features into a unified latent space. Utilizing the ESDNet architecture and Finite Scalar Quantization (FSQ), the dataset achieves a transformative ~340-fold reduction in data volume compared to raw archives. This compression allows the entire global land surface for a single year to be encapsulated within approximately 2.4 TB, enabling decadal-scale global analysis on standard local workstations. Rigorous validation demonstrates high reconstructive fidelity (MAE: 0.0130; RMSE: 0.0179; CC: 0.8543). By condensing the annual phenological cycle into 12 temporal steps, the embeddings provide inherent denoising and a semantically organized space that outperforms raw reflectance in land-cover classification, achieving 79.74% accuracy (vs. 76.92% for raw fusion). With robust few-shot learning capabilities and longitudinal consistency, ESD provides a versatile foundation for democratizing planetary-scale research and advancing next-generation geospatial artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: 衛星搭載地球観測(EO)システムの急速な進化は、地球観測に革命をもたらし、ペタバイト規模のアーカイブを生み出した。
しかし、地球規模の分析のための膨大な計算と記憶の要求は、惑星規模の研究を妨げるため、しばしば広く使われることを妨げている。
これらの障壁に対処するため,2000年から2024年までの25年間にわたって,超軽量で30mの地球埋め込みデータベースである Embedded Seamless Data (ESD) を紹介した。
ランドサット級数 (5, 7, 8, 9) と MODIS Terra から高次元のマルチセンサー観測を情報密度、量子化潜在ベクトルに変換することにより、ESD は重要な地学的特徴と意味的特徴を統一潜在空間に蒸留する。
ESDNetアーキテクチャとFinite Scalar Quantization (FSQ)を利用することで、データセットは生のアーカイブと比較してデータボリュームが約340倍に削減される。
この圧縮により、地球全体の陸地表面は1年で約2.4 TB以内にカプセル化され、標準的なローカルワークステーションのデカダルスケールのグローバル分析が可能になる。
厳密な検証は、高い再構成率(MAE:0.0130; RMSE: 0.0179; CC: 0.8543)を示す。
毎年恒例の現象周期を12段階に縮めることで、埋め込みは固有の認知と、土地被覆分類における生の反射率を上回り、79.74%の精度(生の融合では76.92%)を達成できる意味的に整理された空間を提供する。
頑丈な数発の学習能力と長手一貫性により、ESDは惑星規模の研究を民主化し、次世代の地理空間人工知能を進化させるための汎用的な基盤を提供する。
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