FoMo: Multi-Modal, Multi-Scale and Multi-Task Remote Sensing Foundation Models for Forest Monitoring

📄 arXiv: 2312.10114v3 📥 PDF

作者: Nikolaos Ioannis Bountos, Arthur Ouaknine, Ioannis Papoutsis, David Rolnick

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2025-02-24)

备注: Accepted at the 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence, AI for Social Impact track

💡 一句话要点

提出FoMo-Net，用于森林监测的多模态遥感基础模型及基准测试FoMo-Bench。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 遥感 森林监测 基础模型 多模态学习 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有森林监测方法难以有效处理遥感数据中环境条件、尺度和分辨率的巨大差异。
  2. FoMo-Net通过预训练框架，统一处理多模态遥感数据，为各种森林监测任务提供通用基础模型。
  3. 论文构建了FoMo-Bench基准测试，包含15个数据集和多种任务，并引入了TalloS树种分类数据集。

📝 摘要（中文）

森林对生态系统至关重要，支持生物多样性和基本服务，但正因土地利用和气候变化而迅速变化。理解和缓解负面影响需要在全球范围内解析来自多种感知模式的森林数据，并将其用于各种森林监测应用。数据和应用的多样性可以通过开发大型预训练基础模型来有效解决，该模型可作为各种下游任务的通用基础。然而，遥感模式特别具有挑战性，因为环境条件、对象尺度、图像采集模式、时空分辨率等存在差异。为此，我们提出了第一个统一的森林监测基准（FoMo-Bench），旨在评估具有这种灵活性的基础模型。FoMo-Bench包含15个不同的数据集，涵盖卫星、航空和清单数据，覆盖各种地理区域，包括多光谱、红绿蓝、合成孔径雷达和具有各种时间、空间和光谱分辨率的LiDAR数据。FoMo-Bench包括多种类型的森林监测任务，涵盖分类、分割和目标检测。为了增强FoMo-Bench中的任务和地理多样性，我们引入了TalloS，这是一个全球数据集，结合了卫星图像和地面注释，用于跨1000多个类别和分层分类级别的树种分类。最后，我们提出了FoMo-Net，这是一个预训练框架，用于开发具有处理遥感中常用模式和光谱带任意组合能力的基础模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有的森林监测方法难以有效处理遥感数据中固有的复杂性和多样性。具体来说，不同传感器（卫星、飞机、地面调查）获取的数据具有不同的空间、时间和光谱分辨率，以及不同的模态（多光谱、RGB、SAR、LiDAR）。此外，现有的模型通常针对特定任务或特定类型的数据进行优化，缺乏通用性和泛化能力。因此，需要一种能够处理多种模态、多种尺度和多种任务的统一模型，以实现更全面和高效的森林监测。

核心思路：论文的核心思路是构建一个预训练的遥感基础模型（FoMo-Net），该模型能够学习到森林监测相关的通用特征表示。通过在大规模、多样化的遥感数据集上进行预训练，FoMo-Net可以捕捉到不同模态、尺度和任务之间的共性，从而为各种下游任务提供一个良好的初始化。这种预训练-微调的范式可以显著提高下游任务的性能，并减少对特定任务数据的依赖。

技术框架：FoMo-Net的整体框架包括以下几个主要部分：1) 数据预处理模块，用于处理不同模态和分辨率的遥感数据；2) 特征提取模块，用于从遥感数据中提取特征表示；3) 预训练模块，用于在大规模数据集上训练FoMo-Net；4) 微调模块，用于将FoMo-Net应用于各种下游任务。具体来说，特征提取模块可以采用各种卷积神经网络（CNN）或Transformer架构，预训练模块可以采用自监督学习或对比学习等方法，微调模块可以根据具体任务的需求进行调整。

关键创新：论文的关键创新点在于提出了一个统一的框架，能够处理多种模态、多种尺度和多种任务的遥感数据。与现有的方法相比，FoMo-Net具有更强的通用性和泛化能力，可以应用于各种森林监测任务。此外，论文还构建了一个大规模的森林监测基准测试（FoMo-Bench），为评估和比较不同的基础模型提供了一个标准化的平台。TalloS数据集的引入进一步增强了基准测试的多样性，特别是树种分类任务。

关键设计：FoMo-Net的具体网络结构和预训练策略未知，论文中没有详细说明。但是，可以推测，FoMo-Net可能会采用一些常用的技术，例如：1) 多头注意力机制，用于捕捉不同模态之间的关系；2) 尺度不变性设计，用于处理不同尺度的遥感数据；3) 对比学习损失函数，用于学习鲁棒的特征表示。具体的参数设置和损失函数需要根据实际情况进行调整。

📊 实验亮点

论文构建了包含15个数据集的FoMo-Bench基准测试，涵盖多种遥感模态和森林监测任务。同时，引入了包含1000+树种分类的TalloS数据集，显著提升了基准测试的难度和多样性。FoMo-Net的具体性能数据未知，但论文强调其作为基础模型，能够提升各种下游任务的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于森林资源管理、生物多样性保护、气候变化研究等领域。通过利用FoMo-Net，可以更准确、更高效地监测森林的变化，为制定合理的森林管理政策提供科学依据。此外，该模型还可以应用于其他遥感领域，例如农业监测、城市规划等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Forests are vital to ecosystems, supporting biodiversity and essential services, but are rapidly changing due to land use and climate change. Understanding and mitigating negative effects requires parsing data on forests at global scale from a broad array of sensory modalities, and using them in diverse forest monitoring applications. Such diversity in data and applications can be effectively addressed through the development of a large, pre-trained foundation model that serves as a versatile base for various downstream tasks. However, remote sensing modalities, which are an excellent fit for several forest management tasks, are particularly challenging considering the variation in environmental conditions, object scales, image acquisition modes, spatio-temporal resolutions, etc. With that in mind, we present the first unified Forest Monitoring Benchmark (FoMo-Bench), carefully constructed to evaluate foundation models with such flexibility. FoMo-Bench consists of 15 diverse datasets encompassing satellite, aerial, and inventory data, covering a variety of geographical regions, and including multispectral, red-green-blue, synthetic aperture radar and LiDAR data with various temporal, spatial and spectral resolutions. FoMo-Bench includes multiple types of forest-monitoring tasks, spanning classification, segmentation, and object detection. To enhance task and geographic diversity in FoMo-Bench, we introduce TalloS, a global dataset combining satellite imagery with ground-based annotations for tree species classification across 1,000+ categories and hierarchical taxonomic levels. Finally, we propose FoMo-Net, a pre-training framework to develop foundation models with the capacity to process any combination of commonly used modalities and spectral bands in remote sensing.