FLORO：面向生态遥感的跨传感器多模态基础模型论文

研究者提出多模态地理空间基础模型 FLORO，通过掩码自编码在 Sentinel-1、Sentinel-2、SkySAT 影像、高程与无人机数据组成的小规模高多样性语料上预训练，并以可用性感知输入适配异构传感器配置。 论文称，在 PANGAEA 基准冻结编码器评测中，FLORO 在六项分割基准中平均排名第二，三项场景分类基准中平均排名第三，并在回归任务中表现突出，适用于异构观测条件下的生态环境监测。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。