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above-ground biomass
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地理空间基础模型生物量估算基准测试
一篇新的研究论文探讨了地理空间基础模型（GFMs）从卫星图像估算地上生物量（AGB）的有效性。该研究使用AGBD数据集对11个GFMs进行了基准测试，并将作为冻结编码器运行的模型与AlphaEarth Foundations (AEF) 和 TESSERA 等预计算嵌入产品进行了比较。结果表明，虽然冻结编码器的表现不佳，但预计算嵌入，特别是AEF，显著提高了生物量估算的准确性，其中在AEF嵌入上训练的MLP的表现优于监督式最先进技术。
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新型三模态 Transformer 提升森林生物量估算能力
研究人员开发了一种名为三模态相干协同注意力 Transformer (TCCT) 的新型深度学习模型，以改进热带森林地上生物量 (AGB) 的估算。该模型独特地融合了来自 Landsat-5 的光学反射数据和来自 P 波段和 L 波段的复杂值极化干涉测量 (PolInSAR) 数据。TCCT 使用复杂值编码器来保持相位相干性，并采用协同注意力机制来动态调整对光学或 SAR 数据的依赖程度，从而缓解云层覆盖和信号饱和等问题。经过微调后，…