Prithvi-EO-2.0: A Versatile Multi-Temporal Foundation Model for Earth Observation Applications

要約

本テクニカルレポートでは、Prithvi-EO-2.0を紹介します。Prithvi-EO-2.0は、その前身であるPrithvi-EO-1.0よりも大幅に改良された新しい地理空間基盤モデルです。NASAのHarmonized LandsatおよびSentinel-2データアーカイブから4.2Mの全球時系列サンプルを30mの解像度で学習させた新しい300Mおよび600Mパラメータモデルは、様々な地理空間タスクのパフォーマンスを向上させるために、時間および位置の埋め込みを組み込んでいます。GEO-Benchを使用した広範なベンチマークにより、600Mバージョンは、さまざまなタスクで従来のPrithvi-EOモデルを8%上回りました。また、異なるドメインと解像度（0.1mから15mまで）のリモートセンシングタスクでベンチマークを実施した場合、他の6つの地理空間基盤モデルを上回った。この結果は、古典的な地球観測と高解像度アプリケーションの両方におけるモデルの汎用性を実証している。エンドユーザーと主題専門家（SME）の早期参加は、プロジェクトの成功に貢献した重要な要因のひとつである。特に、SMEが参加したことで、モデルやデータセットの設計について常にフィードバックを得ることができただけでなく、災害対応、土地利用や作物のマッピング、生態系の動態モニタリングなど、SME主導の多様なアプリケーション向けにカスタマイズを成功させることができた。Prithvi-EO-2.0は、Hugging FaceとIBM terratorchで利用可能であり、GitHubに追加リソースがある。このプロジェクトは、関係するすべての組織が採用したTrusted Open Scienceのアプローチを例証している。

要約(オリジナル)

This technical report presents Prithvi-EO-2.0, a new geospatial foundation model that offers significant improvements over its predecessor, Prithvi-EO-1.0. Trained on 4.2M global time series samples from NASA’s Harmonized Landsat and Sentinel-2 data archive at 30m resolution, the new 300M and 600M parameter models incorporate temporal and location embeddings for enhanced performance across various geospatial tasks. Through extensive benchmarking with GEO-Bench, the 600M version outperforms the previous Prithvi-EO model by 8\% across a range of tasks. It also outperforms six other geospatial foundation models when benchmarked on remote sensing tasks from different domains and resolutions (i.e. from 0.1m to 15m). The results demonstrate the versatility of the model in both classical earth observation and high-resolution applications. Early involvement of end-users and subject matter experts (SMEs) are among the key factors that contributed to the project’s success. In particular, SME involvement allowed for constant feedback on model and dataset design, as well as successful customization for diverse SME-led applications in disaster response, land use and crop mapping, and ecosystem dynamics monitoring. Prithvi-EO-2.0 is available on Hugging Face and IBM terratorch, with additional resources on GitHub. The project exemplifies the Trusted Open Science approach embraced by all involved organizations.

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arxiv.jp, DeepL