Los modelos emergentes de visión basados en transformadores para datos geoespaciales, conocidos como modelos de fundación geoespacial (GeoFMs), están revolucionando el mapeo de la superficie terrestre a escala continental. Estos modelos proporcionan herramientas robustas para detectar y monitorear condiciones ecosistémicas como la degradación forestal, el impacto de desastres naturales y el rendimiento de cultivos, entre otros.
Los GeoFMs, que son una rama de la investigación emergente, son transformadores de visión preentrenados adaptados a datos geoespaciales. Ofrecen valor inmediato sin necesidad de un entrenamiento previo detallado, destacándose como modelos de incrustación para buscar similitudes geoespaciales y detectar cambios en los ecosistemas. Estos modelos pueden ajustarse fácilmente para tareas personalizadas como la clasificación de superficies terrestres o la segmentación semántica, requiriendo solo un mínimo de datos etiquetados.
Un modelo destacado en esta área es el modelo de fundación Clay, que puede ser desplegado para inferencia a gran escala y ajuste en Amazon SageMaker. Un ejemplo de su aplicación es la detección de la deforestación en la Amazonía. La implementación de GeoFMs permite una detección temprana de estos cambios, con aplicaciones que se extienden a una amplia gama de casos geoespaciales.
Los modelos GeoFM son particularmente útiles para la búsqueda de similitudes geoespaciales, la detección de cambios basada en incrustaciones y el aprendizaje automático geoespacial personalizado. Su arquitectura innovadora integra características como el tamaño de entrada variable y nuevas incrustaciones posicionales que consideran la estacionalidad y ubicación en la Tierra.
Mediante un flujo de trabajo integral, es posible transformar imágenes satelitales en incrustaciones vectoriales listas para el análisis, realizando un pre-procesamiento que involucra la división de imágenes grandes y la normalización de valores de píxeles. Este proceso ayuda en la identificación de patrones geoespaciales significativos y la detección de cambios en el uso del suelo a lo largo del tiempo.
El enfoque automatizado de detección de cambios permite a los analistas evaluar la intensidad de los cambios en áreas de interés de manera rápida y eficiente. Con la capacidad de adaptar el ajuste fino de los modelos a tareas específicas, como la segmentación de uso del suelo o el monitoreo de desastres, los GeoFMs están posicionándose como esenciales para diversas industrias, desde la planificación urbana hasta la conservación ambiental y la respuesta a desastres.
Con el creciente interés en los GeoFMs, su implementación se presenta no solo como un avance tecnológico, sino como una solución necesaria para enfrentar los desafíos ambientales actuales. Estas posibilidades abren un nuevo camino para la analítica geoespacial, facilitando un futuro más sostenible y eficiente en la gestión de recursos naturales y el monitoreo del cambio ambiental.
