衛星画像AIモデルの高性能化と地理的偏りが課題に
Earth-OneVisionやRSICCLLMなど、光学・SAR画像を扱う衛星画像AIモデルの研究成果が報告されました。一方、欧州のRGB土地被覆データを用いたBELDEでは域外地域の性能が大幅に低下し、地理的変動への対応が課題となっています。
関連するニュース
【2026年6月】衛星データ利活用に関する論文とニュースをピックアップ！
・Earth-OneVisionは6種のセンサ画像を扱う2Bモデルで、24ベンチマークで大型モデルに匹敵。光学・SAR融合で精度向上 ・RSICCLLMは衛星画像の変化説明に後訓練を導入し、7Bモデルで巨大モデルを上回る性能を達成 ・BELDEは欧州のRGB土地被覆データ108万枚超を整備。域外地域では性能が大幅に低下し、地理的変動が課題ぽい