AlphaEarth Foundations 是由 Google DeepMind 于 2025 年 7 月发布的一款 AI 地球观测系统，旨在通过高效整合海量卫星数据，构建全球陆地和沿海水域的统一数字模型，支持气候变化、生态保护等关键决策。
一、主要功能
-
多源数据融合
-
整合光学卫星影像、合成孔径雷达（SAR）、激光雷达三维点云、气候模拟数据等多源信息，覆盖光谱、地形、大气等多维度。
-
将地球表面划分为 10×10 米的网格，为每个网格生成一个 64 维特征向量，浓缩一年内的多源观测数据。
-
-
高效数据处理
-
数据存储需求降低 94%，处理速度比传统方法快 16 倍，显著降低了行星尺度分析的成本。
-
-
时空连续性分析
-
引入时间插值机制，结合不规则时序观测帧，生成连续的地表演化图景，支持追溯分析与未来预测。
-
-
精准环境监测
-
精准识别森林覆盖变化、冰川消融、水体污染、城市扩张等微小且持续的变化。
-
二、技术原理
-
多源数据采集与融合
-
AlphaEarth Foundations 整合来自 Sentinel-2（光学）、Sentinel-1（雷达）、NASA GEDI（激光雷达）、ERA5（气候模拟）等数十种卫星及传感器数据。
-
-
嵌入向量生成
-
模型将地球表面划分为 10×10 米的网格，每个网格生成一个 64 维特征向量，基于高维球面坐标设计，可表达空间、时间及环境关联性。
-
-
时空建模架构（STP）
-
将不同时间点的卫星图像视为“视频帧”，学习动态变化规律，实现时间连续性分析。
-
-
自适应解码架构
-
将时间与传感器参数作为连续变量纳入隐式解码器，并配建关联损失函数。
-
三、应用场景
-
环境监测
-
监测森林砍伐、冰川消融、水体污染等环境变化，支持生态保护和气候变化研究。
-
-
农业与粮食安全
-
监测作物健康、评估粮食产能分布，助力农业规划和灾害预防。
-
-
城市规划与扩张
-
观察城市扩张趋势，为城市规划提供数据支持。
-
-
科学研究
-
用于科学研究，如热带森林砍伐监测、生态系统分类等。
-
-
全球治理
-
为联合国粮农组织等国际机构提供数据支持，评估全球粮食产能分布现状。
-
四、使用方法
AlphaEarth Foundations 的数据已通过 Google Earth Engine 平台发布，用户可以通过该平台访问和使用相关数据集。用户可以根据具体需求，利用该系统生成的嵌入数据进行定制化分析和应用开发。
五、适用人群
-
环境科学家：用于监测和研究环境变化。
-
农业专家：评估粮食产能和规划农业布局。
-
城市规划师：观察城市扩张趋势，制定城市规划。
-
研究人员：进行生态系统分类、森林砍伐监测等研究。
-
全球治理机构：支持国际组织的决策和行动。
六、优缺点介绍
优点：
-
高效数据处理：处理速度快，存储需求低，显著降低了行星尺度分析的成本。
-
高精度监测：在不同时间段和任务中表现出色，平均错误率比其他模型低 24%。
-
时空连续性：支持连续的时间分析和预测，填补历史记录的空白。
-
多源数据融合：整合多种数据源，提供更全面的地球观测。
缺点：
-
数据依赖：虽然在数据稀缺情况下表现良好，但仍依赖一定量的标注数据进行训练。
-
技术复杂性：系统的技术门槛较高，需要专业人员进行操作和分析。
分类标签：人工智能、地球观测、环境监测、农业、城市规划
英伟达推出的一款基础世界模型平台，旨在通过生成合成数据来加速物理AI系统的开发。