On the Generalization of Representation Uncertainty in Earth Observation
作者: Spyros Kondylatos, Nikolaos Ioannis Bountos, Dimitrios Michail, Xiao Xiang Zhu, Gustau Camps-Valls, Ioannis Papoutsis
发布时间: 2025-03-11
来源: arxiv
研究方向: 地球观测（EO）中的表示不确定性泛化
主要内容
该研究探讨了在地球观测领域，通过在大型数据集上预训练表示不确定性，并评估其在多标签分类和分割任务中的零样本性能。
主要贡献
1. 发现与自然图像预训练的不确定性不同，地球观测数据预训练的不确定性在未见过的地球观测领域、地理位置和目标粒度上表现出强大的泛化能力。
2. 提出了一种评估框架，以评估预训练不确定性在多标签分类和分割任务中的零样本性能。
3. 展示了预训练不确定性的实用性，包括与下游任务中特定任务的不确定性的对齐、对真实世界EO图像噪声的敏感性以及生成空间不确定性估计的能力。
4. 研究了语义因素对表示不确定性泛化的影响，并提出了一个包含四个语义因素的框架：地面采样距离（GSD）、领域兴趣、目标粒度和空间排列。
研究方法
1. 预训练：在大规模地球观测数据集上预训练不确定性。
2. 评估框架：提出了一种评估预训练不确定性在多标签分类和分割任务中的零样本性能的框架。
3. 语义因素：定义了一个包含四个语义因素的框架，以分析它们对表示不确定性泛化的影响。
4. 实验：在多个数据集和任务上进行了实验，以验证预训练不确定性的泛化能力和实用性。
实验结果
实验结果表明，预训练不确定性在地球观测领域具有强大的泛化能力，并且与特定任务的损失对齐。此外，预训练不确定性可以有效地识别噪声数据，并且可以生成空间不确定性估计。
未来工作
未来工作将集中在以下方面：1.开发一个通用的编码器，能够估计不同数据类型和模态的不确定性；2.研究如何更好地利用空间不确定性估计，以提高地球观测任务的性能。