EarthEmbeddingExplorer：面向全球卫星图像跨模态检索的 Web 应用
计算机视觉与模式识别
2026-04-09 v2
摘要
尽管地球观测社区已见证了高影响力基础模型和全球地球嵌入数据集的激增，但将这些学术资源转化为可自由访问的工具仍存在显著障碍。本教程介绍 EarthEmbeddingExplorer，一款旨在桥接这一鸿沟的交互式 Web 应用，将静态研究成果转化为动态、实用的发现工作流程。我们将提供详尽的实践指南，详细说明其云原生软件架构，演示跨模态查询（自然语言、视觉和地理位置），并展示如何从检索结果中派生科学洞察。通过民主化对预计算地球嵌入的访问，本教程使研究人员能够无缝地从最先进的模型和数据档案过渡到实际应用和分析。该 Web 应用地址为 https://modelscope.ai/studios/Major-TOM/EarthEmbeddingExplorer。
引用
@article{arxiv.2603.29441,
title = {EarthEmbeddingExplorer: A Web Application for Cross-Modal Retrieval of Global Satellite Images},
author = {Yijie Zheng and Weijie Wu and Bingyue Wu and Long Zhao and Guoqing Li and Mikolaj Czerkawski and Konstantin Klemmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.29441},
year = {2026}
}
备注
ICLR 2026 Workshop ML4RS Tutorial Track (oral)