地理空间、遥感与灾害系统
突破级
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收录解读
SpectralEarth-FM 针对 Earth observation foundation models 的一个关键缺口：现有多传感器预训练很少把 hyperspectral imagery 纳入统一表示学习。
方法使用 spectral tokenization、sensor-specific encoders、cross-sensor fusion 和 shared hierarchical encoder，把 HSI、Sentinel/Landsat optical、LST、SAR 等异构传感器统一到多模态 EO 预训练框架中。
论文同时构建 SpectralEarth-MM，约 2M 全球位置、25M georeferenced patches、40TB 级别数据，并用 JEPA-style objective 做跨传感器/跨视图表征对齐。
它值得正式收录，因为它把 hyperspectral EO 从孤立模型推进到多模态地球系统 foundation model 工作流，数据集和架构都有后续复用价值。