Emergen novedosos enfoques en la observación terrestre con la introducción de modelos de visión basados en transformadores para datos geoespaciales, denominados modelos de fundación geoespacial (GeoFMs). Estos avances están revolucionando el mapeo de superficies a nivel continental, proporcionando herramientas sólidas para monitorear y detectar condiciones ecosistémicas, como la degradación forestal, desastres naturales y el rendimiento agrícola.
Los GeoFMs son transformadores de visión preentrenados, adaptados a fuentes de datos geoespaciales, que ofrecen resultados inmediatos sin necesidad de entrenamiento previo. Esto los destaca en la detección de similitudes y cambios en los ecosistemas, con aplicaciones en la clasificación de tierras, segmentación y regresiones a nivel de píxel, usando mínimos datos etiquetados.
Destaca el modelo de fundación Clay, desplegado para inferencias a gran escala en Amazon SageMaker. Un ejemplo de su aplicación es la detección temprana de la deforestación en la Amazonía, uno de los ecosistemas más diversos y amenazados del planeta.
Estos modelos son útiles en tres áreas clave: búsqueda de similitudes, detección de cambios basada en incrustaciones y aprendizaje automático geoespacial personalizado. Su innovadora arquitectura permite el procesamiento flexible, considerando estacionalidad y ubicación.
El flujo de trabajo integral de los GeoFMs transforma imágenes satelitales en incrustaciones vectoriales para análisis, permitiendo la identificación de patrones significativos y cambios en el uso del suelo a través del tiempo.
La automatización en la detección de cambios proporciona a los analistas herramientas para evaluar rápidamente la intensidad de los cambios en áreas de interés. Gracias a su capacidad de ajuste para tareas específicas, como segmentación de suelos o monitoreo de desastres, los GeoFMs se posicionan como herramientas esenciales en diversas industrias, desde la planificación urbana hasta la conservación ambiental.
Con el creciente interés en los GeoFMs, su implementación surge como un avance tecnológico fundamental para abordar desafíos ambientales actuales, abriendo un camino hacia un futuro sostenible y eficiente en la gestión de recursos naturales y monitorización del cambio ambiental.
