Ai2 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型及全球嵌入数据

今天，我们发布 OlmoEarth v1.3，这是一个最先进的卫星嵌入模型。与 OlmoEarth v1.3 一同发布的，还有覆盖整个地球的预计算年度嵌入（10m，64 维和 128 维），以及一个基于这些嵌入来探索和定制地图的全新浏览器工具——OlmoEarth Embeddings Explorer。这意味着任何人都可以立即将 OlmoEarth v1.3 投入使用，从追踪随时间的变化到寻找相似地点——无需登录，也无需高级技术知识。

到目前为止，使用 OlmoEarth 的主要方式是在 OlmoEarth Studio 中进行微调：为每个任务训练一个模型，并在卫星影像上运行以生成地图。这需要 GPU 访问权限，以及下载和存储影像的能力。嵌入模型将卫星数据压缩为可直接使用的特征，这些特征可以低成本地复用于许多任务。

借助 OlmoEarth v1.3，我们很高兴能为用户提供更多方式，以最适合他们的方式探索和接触行星级数据产物。

一次计算，处处复用

嵌入表示模型从数百万张图像中学到的内容。OlmoEarth v1.3 读取一年的雷达（Sentinel-1）和多光谱（Sentinel-2 和 Landsat）卫星时间序列，并为地球上每个 10 米像素生成一个 128 维向量；前 64 维也可以单独作为更小的嵌入使用。

基础模型和全球嵌入的生产成本很高，为了确保每个人都能获得其益处，我们为整个地球计算了这些嵌入，并在 Source Cooperative 上与社区分享。由此，作物地图、土地覆盖地图或变化分析就变成了一个轻量级建模问题：在其上训练一个小型分类器并在本地运行。

最先进的嵌入

我们在 27 项评估中，将 OlmoEarth v1.3 的嵌入与 AlphaEarth Foundations (AEF) 和 Tessera v2 进行了比较，覆盖六大洲和许多不同任务。OlmoEarth 的 128 维嵌入在 27 项评估中的 20 项得分最高，总体排名最高。64 维版本只有一半大小，仍在 27 项评估中的 18 项领先。作为此次评估的一部分，我们推出了 PLANTEUR，这是一个针对热带农业的新作物类型基准，这些嵌入对分类器从未见过的地方泛化效果最好（PLANTEUR 技术报告可在此处获取）。其背后的一切完全开放：模型权重、预训练数据和预训练代码。

在实践中，这意味着在 OlmoEarth 嵌入上训练的小型分类器就足以绘制地面上的内容：比如对肯尼亚的小农作物进行分类、检测达卡以西的砖窑、评估印度尼西亚的火灾损失，以及追踪秘鲁亚马逊地区的金矿开采。

与之前几代 OlmoEarth 模型相比，OlmoEarth v1.3 也是我们训练成本最低的模型。它消耗的计算时间是上一版本（v1.2）的 53%，是第一个版本（v1）的 18%，碳排放分别为 50% 和 22%。它仍然是一个强大的微调模型，在研究和合作伙伴标签上与 v1.2 的性能相当。我们的最新模型建立在与早期 OlmoEarth 版本相同的基础之上，经过调优，使嵌入保持轻量，同时不牺牲跨任务的准确性，而这种效率工作将延续到未来的版本中。

完整结果和方法见我们的技术报告。

一个地方，九年

在秘鲁的马德雷德迪奥斯地区，拉潘帕周边的非法金矿开采在2017年和2018年达到顶峰，在坦博帕塔国家保护区的缓冲区内清除了超过1200公顷的森林，据Amazon Conservation的MAAP监测项目。2019年2月，秘鲁的“水星行动”取缔了其中大部分。自那以后，问题一直是：它是否被彻底遏制了？

嵌入向量有助于回答这个问题。比较每个像素在多年间的向量，无需模型训练，2017年至2020年的对比在采矿向东南扩散的地方亮了起来。对2020年至2025年进行同样的比较，信号发生了转移。打击行动在嵌入向量中清晰可见。

更有趣的是第二张地图仍然显示的内容。它并不暗淡。据MAAP称，西北部的零星区域仍在运营，而随着土地恢复，旧矿区也在不断变化。嵌入向量也记录到了这一点。喘息是短暂的，压力正在再次积聚。2026年8月，美联社报道，在检察官发现采矿已越过边界进入坦博帕塔本身之后，秘鲁重新向保护区派遣了海军巡逻队。

我们的互动报道从马德雷德迪奥斯的这一地带展开，并逐一介绍那里的其他几个例子。

OlmoEarth嵌入向量浏览器

OlmoEarth嵌入向量浏览器是一个基于嵌入向量本身构建的交互式分析工具，以地球的伪彩色地图呈现。可任意平移，在年份之间切换以查看景观如何变化，并调出底层的Sentinel-2影像，将地图与真实情况对照。然后开始提问：点击一个地点以找到其他相似地点，或放置几个带标签的点，就地训练一个小型分类器，然后将结果导出为GeoTIFF。无需账户，无需设置。

对许多团队来说，用OlmoEarth检验一个想法意味着进行一次微调运行，耗时以小时计。在浏览器中，第一轮只需几秒钟。你可以仅凭少量标签分析整个区域，无需GPU。当任务需要微调时，嵌入向量可以帮助你判断它是否值得投入算力，以及模型在哪些方面存在不足。

浏览器背后的档案库保存着10米分辨率的嵌入向量，每年约150 TB，覆盖陆地和邻近沿海水域。发布时，2025年、2024年和2023年为全球覆盖，2017年至2022年覆盖部分国家，更多覆盖范围即将推出。你可以获取完整的128维版本或更轻量的64维版本的嵌入向量。每个嵌入向量还附带其来源记录。对于每个20公里瓦片和年份，开放溯源表列出了模型读取的Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat场景，并附有托管这些场景的公共目录链接，因此你可以将任何像素追溯到其背后的影像。

开始使用

本次发布包含 OlmoEarth v1.3 Base 模型、预计算的全球嵌入、OlmoEarth Embeddings Explorer 以及技术报告。如果你的工作需要特定的时间窗口，OlmoEarth Studio 会在你选择的日期、模态和分辨率上运行同一模型，并且有一份教程展示如何在你自己的算力上生成嵌入。这些工具协同工作：在 Embeddings Explorer 中探索，当任务需要时在 Studio 中微调，然后从那里生成你的地图。所有内容均以 OlmoEarth Artifact License 发布，与 v1 和 v1.2 采用相同的开放许可证。

为你关心的地点提取嵌入，向它们提出你的问题，并向我们展示你的发现。