【把整个地球装进AI模型：10米分辨率，森林消失、农田变化都能追踪】

如果想知道一片森林在过去几年里消失了多少，或者一块农田种植的作物发生了什么变化，卫星影像通常是最重要的数据来源之一。

如今，#卫星# 每天都会拍摄大量影像，持续记录森林、农田和城市的变化。但不同卫星使用的传感器各不相同，影像还会受到云层、天气和季节变化的影响。要从海量影像中识别地表特征，往往需要复杂的数据处理和大量计算资源。

当地时间 10 月 22 日，美国艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI，简称 Ai2）发布了新一代地球观测基础模型 OlmoEarth v1.3，同时向全球开放经过预先计算的卫星影像特征数据。

这套模型能够综合分析一整年的卫星观测信息，将地球表面每个 10 米分辨率网格对应的数据压缩成一个包含 128 个数值的向量。这些向量相当于不同地点的“数字指纹”，可以帮助研究人员比较地表特征、寻找相似区域，或者观察同一地点在不同年份发生的变化。

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