How Does the Spatial Distribution of Pre-training Data Affect Geospatial Foundation Models?

📄 arXiv: 2501.12535v1 📥 PDF

作者: Mirali Purohit, Gedeon Muhawenayo, Esther Rolf, Hannah Kerner

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-01-21

备注: Accepted at Good Data for Generative AI @ AAAI 2025

💡 一句话要点

研究预训练数据空间分布对地理空间基础模型性能的影响

🎯 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 预训练数据 空间分布 地球观测 数据采样

📋 核心要点

  1. 现有地理空间基础模型研究忽略了预训练数据分布对模型性能的关键影响。
  2. 该研究通过实验评估不同地理分布的预训练数据对模型性能的影响，探索最优数据采样策略。
  3. 实验结果表明，平衡且具有全球代表性的数据组合通常优于特定区域的采样，强调了数据多样性的重要性。

📝 摘要（中文）

基础模型在包括地球观测在内的许多领域取得了快速进展，地理空间基础模型（GFM）可以帮助解决气候变化、农业和灾害响应等全球性挑战。以往关于GFM的研究主要集中在调整模型架构和预训练任务上，而没有研究预训练数据选择对模型性能的影响。然而，其他领域的最新研究表明，预训练数据分布是影响基础模型性能的重要因素。基于此，本研究探讨了预训练数据的地理分布如何影响GFM的性能。我们通过从全局数据池中采样不同的组合来评估几种预训练数据分布。我们对两个GFM在下游任务上的实验表明，平衡且具有全球代表性的数据组合通常优于特定区域的采样，突出了预训练数据中多样性和全球覆盖的重要性。我们的结果表明，最合适的数据采样技术可能取决于特定的GFM架构。这些发现将通过整合高质量的预训练数据分布来支持稳健GFM的开发，最终改善地球观测的机器学习解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决地理空间基础模型（GFM）预训练过程中，预训练数据空间分布对模型性能的影响问题。现有方法主要集中在模型架构和预训练任务的设计上，忽略了预训练数据分布的重要性，可能导致模型在特定区域表现良好，但在其他区域泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是通过控制预训练数据的地理分布，并观察GFM在下游任务上的表现，来评估不同数据分布策略的优劣。通过比较不同采样方法（如全局均匀采样、区域特定采样等）训练出的模型性能，从而找到更有效的预训练数据选择方法。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建一个包含全球地理空间数据的预训练数据集；2) 设计不同的数据采样策略，模拟不同的预训练数据分布；3) 使用不同的采样数据训练GFM模型；4) 在多个下游任务上评估训练好的模型性能；5) 分析实验结果，得出关于预训练数据分布对GFM性能影响的结论。

关键创新：论文的关键创新在于首次系统性地研究了预训练数据的空间分布对地理空间基础模型性能的影响。以往研究主要关注模型架构和预训练任务，而忽略了数据本身的重要性。该研究通过实验证明，预训练数据的地理分布对GFM的泛化能力有显著影响，并提出了平衡和全局代表性的数据分布策略。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 设计了多种数据采样策略，例如全局均匀采样、区域特定采样等，以模拟不同的预训练数据分布；2) 选择了多个具有代表性的下游任务，以全面评估模型的泛化能力；3) 使用了两个不同的GFM架构进行实验，以验证结论的普适性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的GFM模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，平衡且具有全球代表性的数据组合通常优于特定区域的采样。这意味着在预训练GFM时，应尽量选择覆盖全球范围且数据分布均匀的数据集，以提高模型在不同区域的泛化能力。研究还发现，最合适的数据采样技术可能取决于特定的GFM架构，这提示我们在选择预训练数据时需要考虑模型本身的特性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于地球观测领域，例如气候变化监测、农业资源管理、自然灾害响应等。通过选择合适的预训练数据分布，可以提高地理空间基础模型的泛化能力和鲁棒性，从而改善相关机器学习解决方案的性能，为解决全球性挑战提供更可靠的技术支持。未来，该研究可以扩展到其他类型的地理空间数据和模型架构。

📄 摘要（原文）

Foundation models have made rapid advances in many domains including Earth observation, where Geospatial Foundation Models (GFMs) can help address global challenges such as climate change, agriculture, and disaster response. Previous work on GFMs focused on tailoring model architecture and pre-text tasks, and did not investigate the impact of pre-training data selection on model performance. However, recent works from other domains show that the pre-training data distribution is an important factor influencing the performance of the foundation models. With this motivation, our research explores how the geographic distribution of pre-training data affects the performance of GFMs. We evaluated several pre-training data distributions by sampling different compositions from a global data pool. Our experiments with two GFMs on downstream tasks indicate that balanced and globally representative data compositions often outperform region-specific sampling, highlighting the importance of diversity and global coverage in pre-training data. Our results suggest that the most appropriate data sampling technique may depend on the specific GFM architecture. These findings will support the development of robust GFMs by incorporating quality pre-training data distributions, ultimately improving machine learning solutions for Earth observation.