使用 AlphaEarth 嵌入将动态世界地表水映射扩展到 Sentinel-1

动态世界 (DW) 绘制距 Sentinel-2 (S2) 图像 10 m 处的全球土地利用和土地覆盖图，但仅限于无云观测，这限制了绘制地表水图的地点和时间。我们使用 DW 水类作为 Sentinel-1 (S1) 合成孔径雷达 (SAR) 模型的弱监督，以便为每次 S1 采集生成类似 DW 的水图。 Google 的 AlphaEarth Foundations (AEF) 年度嵌入提供空间背景，而 S1 反向散射提供采集时间观测。在 S1 立交桥 48 小时内获取的 3 m PlanetScope 图像的独立注释的 53 个全球分布场景中，仅 S1 模型已经达到 0.77 的池水交集 (IoU)，与运行中的 OPERA DSWx-S1 产品的 0.75 相当，添加 AEF 后将其提高到 0.85。融合模型在 53 个场景中的 44 个场景中比纯 S1 模型有所改进，并在 48 个场景中超过了 OPERA，并且在独立的 S1S2-Water 基准上它达到了 0.94，而 OPERA 为 0.87。因此，光学土地覆盖产品可以为 SAR 地表水测绘提供可扩展的训练标签。