OlmoEarth v1.3: State-of-the-art embeddings for the whole planet

OlmoEarth v1.3 发布全球 10m 卫星 embedding

官方发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型，将年度 Sentinel 雷达、多光谱与 Landsat 时序压缩为逐像素向量，由 vision transformer、Attention Pooler 和线性层输出 128 维特征；全球年度预计算嵌入已放在 Source Cooperative，作物制图、土地覆盖与变化分析只需训练小分类器。官方称，在覆盖多洲的 27 项评测中，其嵌入对比 AlphaEarth Foundations 与 Tessera 取得 20 项最高，新基准 PLANTEUR 显示对未见地区泛化更好；权重、预训练数据与代码开放，训练计算量和碳排放低于前代。秘鲁 Madre de Dios 金矿案例里，跨年向量比较可呈现执法后采矿压力转移与局部恢复。Embeddings Explorer 免登录浏览全球假色图、切换年份、查找相似地点，可用少量标签现场训练分类器并导出 GeoTIFF；Studio 可自定义时间、模态与分辨率，整体采用 OlmoEarth Artifact License。

1. 1全球年度卫星影像被预计算成可复用 embedding
2. 2Explorer 可免登录秒级找相似并导出地图
3. 3权重、预训练数据与代码全部开放

为什么重要　将全球遥感年序列预计算成可复用特征，省去影像下载与逐任务 GPU 微调，可用轻量分类器做变化检测与地图。适合　遥感数据工程师、地信分析团队、数据平台负责人

来源

allenai.org

发布

2026/10/22