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SpectralEarth
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UniverSat：用于多样化地球观测数据的视觉Transformer
研究人员开发了UniverSat，一种新颖的视觉Transformer（ViT）骨干网络，专为地球观测（EO）数据设计。它具有通用补丁编码器，允许单个模型处理包括光学和非光学传感器在内的多样化数据类型，跨越各种分辨率和尺度。这种方法能够在异构多模态语料库上进行自监督训练，从而产生稳健、传感器无关的空间特征，并在标准的EO基准测试中表现良好。
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LESSViT架构提升高光谱模型跨传感器泛化能力
研究人员开发了LESSViT，一种新颖的高光谱图像架构，解决了模型跨不同传感器泛化的挑战。这种低秩高效空间-光谱ViT使用结构化低秩分解来高效建模空间-光谱交互，显著降低了计算复杂度。该系统还采用了通道无关的patch嵌入和波长感知的位置编码来处理灵活的光谱输入，并使用高光谱掩码自编码器进行预训练。