利用地理空间 AlphaEarth 嵌入刻画巴西大西洋森林恢复结果
计算机视觉与模式识别
2026-05-08 v1
摘要
巴西大西洋森林是一处关键生物多样性热点，然而其剩余原始覆盖不足12-15%。尽管大规模监控森林恢复至关重要，但传统方法受限于在如此规模的地面报告不可行，以及遥感指数（如NDVI）饱和的限制。此外，植被恢复是一个渐进的过程，而非森林砍伐那样的快速光谱变化。在本研究中，我们检查了圣保罗州的1,729个恢复场地，利用AlphaEarth基金会模型的卫星嵌入来评估其在刻画早期恢复成功方面的效果。我们引入了“参考轨迹嵌入”的概念，基于到成熟次生林参考场站的余弦相似性定义恢复成功的度量。我们观察到根据不同的土地利用和土地覆盖（LULC）类型在嵌入空间中存在明显的聚类，并且我们可以识别出具有清晰变化向量的场站。然而，该信号可能较为嘈杂，嵌入可能需要进一步微调以捕捉和预测场站metadata（除LULC外）。
关键词
引用
@article{arxiv.2605.05547,
title = {Characterizing Brazilian Atlantic Forest Restoration Outcomes with Geospatial AlphaEarth Embeddings},
author = {Alice Heiman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05547},
year = {2026}
}
备注
Workshop paper at ICLR 2026 Machine Learning for Remote Sensing (ML4RS)