面向遥感偏移的星上检索纯嵌入上行链路
计算机视觉与模式识别
2026-04-07 v1 人工智能
摘要
下行链路瓶颈促使星上系统优先处理灾害信息，而无需传输原始像素。我们研究了一个严格的设置：地面站仅上行传输紧凑的嵌入向量及元数据，星上系统执行向量搜索以对新捕获的图像进行分类。我们探究了这种纯嵌入流水线在显式遥感偏移下是否仍然有用：跨时间（事件前/后）、跨事件/地点（不同灾害）、跨站点云层（15个地理站点）以及跨城市AOI保留（建筑物）。使用OlmoEarth嵌入在一个规模化的公开多任务基准（27个Sentinel-2 L2A场景，15个云层站点，5个SpaceNet-2 AOI；10个随机种子）上，我们发现所有有效方法都依赖于相同的上行嵌入，但最优决策头是任务依赖的：kNN检索在云分类上显著优越（0.92 vs. 质心法0.91；p<0.01，Wilcoxon检验），而类别质心在时间变化检测中占主导地位（0.85 vs. 检索法0.48；p<0.01）。这些结果表明，纯嵌入上行链路是关键使能因素——一旦嵌入在星上，系统就可以为每个任务选择最佳决策头，而无需额外的上行链路成本，且每次查询的所有遥测数据均低于1 KB。
引用
@article{arxiv.2604.03301,
title = {Embedding-Only Uplink for Onboard Retrieval Under Shift in Remote Sensing},
author = {Sangcheol Sim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.03301},
year = {2026}
}
备注
Accepted at the Machine Learning for Remote Sensing (ML4RS) Workshop, ICLR 2026