Ai2 发布 OlmoEarth v1.3 卫星嵌入模型并开源全球嵌入数据

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今天，我们发布 OlmoEarth v1.3，一个最先进的卫星嵌入模型。与 OlmoEarth v1.3 一起，我们还共享了为整个星球预计算的年度嵌入（10 米分辨率、64 维和 128 维），以及一款全新的基于浏览器的工具，用于探索和自定义基于这些嵌入的地图——OlmoEarth 嵌入探索器。这意味着任何人都可以立即使用 OlmoEarth v1.3，从追踪随时间的变化到查找相似地点——无需登录，也无需高深的技术知识。

在此之前，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即用型特征，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，以最适合自己的方式探索和使用这些全球尺度的数据产品。

一次计算，处处复用

嵌入代表了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 与 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 维也可以单独用作更小的嵌入。

基础模型和全球嵌入的生产成本高昂，为了确保每个人都能受益，我们为整个星球计算了这些嵌入，并在 Source Cooperative 上与社区共享。在此基础上，作物地图、土地覆盖地图或变化分析都变成了轻量级的建模问题：只需在其上训练一个小型分类器，然后在本地运行即可。

OlmoEarth v1.3 如何生成嵌入：视觉 transformer 读取卫星数据，Attention Pooler 将其池化为每个地块一个向量，再由线性层将其降维至 128 个数字。

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 进行了对比，覆盖六大洲和多种不同任务。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 维版本体积减半，仍在 27 项评估中的 18 项领先。作为本次评估的一部分，我们推出了 PLANTEUR，一个针对热带农业的新型作物类型基准，且这些嵌入在分类器从未见过的地区泛化能力最佳（PLANTEUR 技术报告可在此获取）。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，这意味着只需在 OlmoEarth 嵌入上训练一个小型分类器，就足以绘制地面上的情况：比如对肯尼亚小农户的作物进行分类、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的金矿开采。

与前几代 OlmoEarth 模型相比，OlmoEarth v1.3 也是我们训练成本最低的模型。它的训练耗时仅为上一版本（v1.2）的 53%、第一个版本（v1）的 18%，碳排放分别为 50% 和 22%。同时它仍然是一个强大的微调模型，在研究和合作伙伴标签上的表现与 v1.2 相当。我们的最新模型建立在早期 OlmoEarth 版本相同的基础之上，经过调优，嵌入在保持轻量化的同时不牺牲跨任务的准确性，而这项效率工作也将延续到后续版本中。

完整结果与方法请见我们的技术报告。

如果你想复现它，最终一次运行中预训练 OlmoEarth v1.3 Base 大约需要花费 2,720 美元租用 H100 算力。权重、数据和代码全部开源。

同一个地点，九年时间

每个像素的嵌入在 2017 年到 2020 年之间（左）以及 2020 年到 2025 年之间（右）的变化程度。品红色代表变化最大。左图：采矿向东南方向蔓延，即右下方的大片区域。右图：那个角落已经归于平静；变化如今转移到了西侧的旧矿区，部分是植被再生，部分是重新开挖。你可以在 OlmoEarth Embeddings Explorer 中亲自探索。

据亚马逊保护协会的 MAAP 监测项目称，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砍伐了超过 1,200 公顷的森林。2019 年 2 月，秘鲁的“水星行动”关闭了其中大部分。此后一直悬而未决的问题是：它真的被遏制住了吗？

嵌入有助于回答这个问题。比较每个像素在多个年份间的向量，无需任何模型训练，2017 年到 2020 年这一组数据就亮出了采矿向东南方向蔓延的区域。再运行 2020 年到 2025 年的同样比较，信号发生了转移。这次打击行动在嵌入中清晰可见。

更有意思的是第二张地图仍然显示的内容。它并不是一片漆黑。据 MAAP 称，西北部的一些据点仍在运作，而随着土地恢复，旧矿区也在持续变化。嵌入同样记录了这些。喘息是短暂的，压力正在重新积聚。据美联社报道，2026 年 8 月，在检察官发现采矿活动已侵入坦博帕塔保护区本身后，秘鲁再次向保护区派出海军巡逻队。

我们的互动故事就从马德雷德迪奥斯的这一段区域展开，并由此介绍了其他几个示例。

OlmoEarth Embeddings Explorer

OlmoEarth Embeddings Explorer 是一款基于嵌入本身构建的交互式分析工具，以地球伪彩色地图的形式呈现。你可以在任意位置平移，切换年份查看地貌如何变化，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，找出与它相似的其他地点；或者标注几个点，现场训练一个小型分类器，再将结果导出为 GeoTIFF。无需账号，无需任何设置。

对许多团队来说，在 OlmoEarth 上验证一个想法意味着一次数小时量级的微调运行。而在 Explorer 中，第一遍分析只需几秒钟。你可以从少量标注出发分析整个区域，无需 GPU。当任务确实需要微调时，这些嵌入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还有不足。

Explorer 背后的存档包含 10 米分辨率的嵌入，每年约 150 TB，覆盖陆地及邻近的近海水域。发布时，2025、2024 和 2023 年的数据覆盖全球，2017 至 2022 年覆盖部分选定的国家，未来还会扩大覆盖范围。你可以获取完整 128 维版本的嵌入，也可以获取更轻量的 64 维版本。每个嵌入还附带其来源记录。对于每个 20 公里的图块和年份，公开的溯源表列出了模型读取的 Sentinel-1、Sentinel-2 和 Landsat 场景，并附有托管这些数据的公开目录链接，因此你可以将任何像素追溯到其背后的影像。

开始使用

此次发布包括 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 可以在你选择的日期、模态和分辨率上运行同一模型，并且有一个教程展示如何在你自己的算力上生成嵌入。这些工具可以协同工作：先在 Embeddings Explorer 中探索，当任务需要时在 Studio 中进行微调，然后从那里继续完善你的地图。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。

为你关心的地点获取嵌入，向它们提出你的问题，并把你的发现告诉我们。