Geospatial Foundation Models to Enable Progress on Sustainable Development Goals
作者: Pedram Ghamisi, Weikang Yu, Xiaokang Zhang, Aldino Rizaldy, Jian Wang, Chufeng Zhou, Richard Gloaguen, Gustau Camps-Valls
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-11-03)
💡 一句话要点
提出SustainFM基准框架，评估地理空间基础模型在可持续发展目标中的应用潜力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 地理空间基础模型 可持续发展目标 基准框架 地球观测 模型评估
📋 核心要点
- 现有地理空间基础模型在可持续发展目标中的实际应用价值和效果缺乏系统性评估。
- 论文提出SustainFM基准框架，涵盖17个可持续发展目标相关的多样化任务，用于全面评估地理空间基础模型。
- 实验表明，基础模型在多种任务和数据集上优于传统方法，但评估需关注可迁移性、泛化性和能效。
📝 摘要（中文）
基础模型（FMs）是大规模预训练的人工智能（AI）系统，已经彻底改变了自然语言处理和计算机视觉领域，现在正在推进地理空间分析和地球观测（EO）。它们有望在各种任务中实现更好的泛化、可扩展性，并以最少的标记数据实现高效的适应。然而，尽管地理空间FMs迅速普及，但它们在现实世界中的效用以及与全球可持续发展目标的协调仍然未被充分探索。我们引入SustainFM，这是一个全面的基准框架，以17个可持续发展目标为基础，涵盖从资产财富预测到环境危害检测等极其多样化的任务。本研究对地理空间FMs进行了严格的跨学科评估，并提供了关于它们在实现可持续发展目标中的作用的关键见解。我们的研究结果表明：（1）虽然并非普遍优越，但FMs通常在各种任务和数据集中优于传统方法。（2）评估FMs应该超越准确性，将可迁移性、泛化性和能源效率作为其负责任使用的关键标准。（3）FMs能够实现可扩展的、以可持续发展目标为基础的解决方案，为应对复杂的可持续性挑战提供广泛的效用。至关重要的是，我们提倡从以模型为中心的开发转变为以影响为导向的部署，并强调能源效率、对领域转移的鲁棒性和伦理考量等指标。
🔬 方法详解
问题定义：现有地理空间基础模型虽然发展迅速，但缺乏针对可持续发展目标的系统性评估，难以衡量其在解决实际问题中的有效性和潜力。传统评估方法往往侧重于准确率，忽略了模型的可迁移性、泛化能力和能源效率等重要因素。
核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的基准框架SustainFM，该框架以联合国17个可持续发展目标为基础，涵盖了从资产财富预测到环境危害检测等多种多样的任务。通过SustainFM，可以对地理空间基础模型进行严格的跨学科评估，从而深入了解它们在实现可持续发展目标中的作用。
技术框架：SustainFM框架包含以下几个主要组成部分：(1) 数据集：收集并整理与17个可持续发展目标相关的多样化数据集，涵盖不同地理区域和时间跨度。(2) 任务定义：针对每个可持续发展目标，定义具体的评估任务，例如资产财富预测、环境危害检测等。(3) 评估指标：除了传统的准确率指标外，还引入了可迁移性、泛化能力和能源效率等指标，以全面评估模型的性能。(4) 基线模型：选择具有代表性的传统方法和地理空间基础模型作为基线模型，进行对比实验。
关键创新：SustainFM的关键创新在于其以可持续发展目标为导向，提供了一个全面、系统的地理空间基础模型评估框架。该框架不仅关注模型的准确率，还强调了模型的可迁移性、泛化能力和能源效率等重要因素，从而为负责任地使用地理空间基础模型提供了指导。
关键设计：SustainFM在数据集选择上注重多样性和代表性，涵盖了不同地理区域和时间跨度的数据。在评估指标方面，除了传统的准确率指标外，还引入了可迁移性、泛化能力和能源效率等指标。可迁移性可以通过在不同数据集上进行迁移学习实验来评估，泛化能力可以通过在未见过的数据上进行测试来评估，能源效率可以通过测量模型的计算时间和能耗来评估。具体的技术细节（如损失函数、网络结构等）取决于所评估的基础模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，地理空间基础模型在多种任务和数据集上通常优于传统方法，但并非在所有情况下都表现最佳。评估结果强调了可迁移性、泛化能力和能源效率的重要性，并指出评估地理空间基础模型不应仅关注准确率。该研究为地理空间基础模型在可持续发展领域的应用提供了重要的参考依据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，包括城市规划、环境保护、灾害管理、农业监测等。通过SustainFM框架，可以评估和选择最适合特定可持续发展目标的基础模型，从而提高决策效率和准确性，促进可持续发展目标的实现。未来，该框架可以进一步扩展到其他领域，并与其他类型的AI模型进行集成。
📄 摘要（原文）
Foundation Models (FMs) are large-scale, pre-trained artificial intelligence (AI) systems that have revolutionized natural language processing and computer vision, and are now advancing geospatial analysis and Earth Observation (EO). They promise improved generalization across tasks, scalability, and efficient adaptation with minimal labeled data. However, despite the rapid proliferation of geospatial FMs, their real-world utility and alignment with global sustainability goals remain underexplored. We introduce SustainFM, a comprehensive benchmarking framework grounded in the 17 Sustainable Development Goals with extremely diverse tasks ranging from asset wealth prediction to environmental hazard detection. This study provides a rigorous, interdisciplinary assessment of geospatial FMs and offers critical insights into their role in attaining sustainability goals. Our findings show: (1) While not universally superior, FMs often outperform traditional approaches across diverse tasks and datasets. (2) Evaluating FMs should go beyond accuracy to include transferability, generalization, and energy efficiency as key criteria for their responsible use. (3) FMs enable scalable, SDG-grounded solutions, offering broad utility for tackling complex sustainability challenges. Critically, we advocate for a paradigm shift from model-centric development to impact-driven deployment, and emphasize metrics such as energy efficiency, robustness to domain shifts, and ethical considerations.