地理空间多模态基础模型的新兴灵活设计

基金会模型通过跨多种未标记的地理空间模式实现可扩展的预训练，正在迅速改变地球观测。然而，它们的架构多样性，从仅编码器到编码器-解码器和屏蔽自动编码范例，使得以一致的方式评估性能权衡具有挑战性。在这项工作中，我们对为地理空间多模态推理而设计的领先 FM 架构进行了同类比较，特别关注不同频段配置的灵活性。我们使用相同的自监督学习目标和训练数据集标准化预训练，并在跨分类和分割任务的 GEOBench 基准上评估一致参数化下的所有模型。我们的结果为模型灵活性、模态对齐和下游任务性能之间的设计权衡提供了新的见解。通过强调受控条件下的架构优势和局限性，本研究为构建能够进行稳健多模态推理的下一代地理空间基础模型提供了实用指导。