pangaea-bench：全球地理空间基础模型全面评估框架

pangaea-bench：全球地理空间基础模型全面评估框架

pangaea-bench Towards Robust Evaluation for Geospatial Foundation Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/pangaea-bench

项目介绍

PANGAEA项目旨在构建一个全球性的、包容性的地理空间基础模型（Geospatial Foundation Models, GFMs）评估标准。当前，GFMs虽然在快速发展，但其评估方式仍缺乏统一和广泛性。现有的研究通常使用次优的下游数据集（如EuroSAT）和任务（如土地覆盖分类），这限制了模型的比较性和实际应用性。此外，评估协议中图像分辨率和传感器类型的多样性不足，进一步增加了全面评估GFM性能的复杂性。

PANGAEA项目通过整合广泛的地理空间数据集、任务、分辨率和传感器类型，提出了一种标准化的评估协议，为GFMs建立了一个健壮且广泛适用的基准。

项目技术分析

PANGAEA项目包含了一系列用于评估GFMs的代码，并支持多种模型，包括SSL4EOS12、Scale-MAE、SatlasNet、GFM、SpectralGPT、DOFA、CROMA、Prithvi、RemoteCLIP等。这些模型涵盖了多种方法，如自监督学习、掩码自编码器、多模态数据和多时态数据等。

项目支持多种任务，包括单时相和双时相的语义分割、变化检测、单时相和双时相的回归任务，以及基于UNet和ViT的监督基线模型训练。

项目技术应用场景

PANGAEA项目的应用场景广泛，包括但不限于以下领域：

1. 野火监测：通过HLS Burn Scars数据集，对野火燃烧疤痕进行语义分割。
2. 海洋污染监测：使用MADOS数据集，对海洋污染进行语义分割。
3. 农业监测：通过CropTypeMapping-South Sudan数据集，对非洲地区的作物类型进行语义分割。
4. 城市变化监测：利用SpaceNet 7数据集，进行城市发展的变化检测和语义分割。
5. 森林监测：使用BioMassters数据集，对森林进行回归分析。

项目特点

1. 全面的评估协议：项目涵盖了多种数据集、任务、分辨率和传感器类型，确保了评估的全面性和公平性。
2. 模型多样性：支持多种GFMs，包括不同架构和方法，为研究人员提供了广泛的模型选择。
3. 易于原型设计：项目提供了小数据集，如MADOS、HLSBurnScars等，方便研究人员快速原型设计。
4. 详细的文档：项目包含了详细的文档，指导研究人员如何处理数据集、安装依赖和进行训练。
5. 高度可定制：项目的配置文件允许研究人员根据需要调整训练参数，包括数据集信息、解码器参数、编码器参数、预处理步骤等。

PANGAEA项目为地理空间基础模型的评估提供了一套全面的解决方案，不仅有助于推动GFMs的发展，也为相关研究提供了一个标准化的基准。通过使用PANGAEA，研究人员可以更加系统地评估和比较不同GFMs的性能，推动地理空间人工智能领域的进步。

pangaea-bench Towards Robust Evaluation for Geospatial Foundation Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/pangaea-bench