연구진은 원격 감지 VL 모델의 GSD(Ground Sampling Distance) 불일치 문제를 해결하기 위해 ScaleEarth 프레임워크를 개발했습니다. ScaleEarth는 GSD를 연속적인 조건 변수로 활용하여 모델의 계산 경로를 동적으로 조정합니다.
CS-HLoRA는 GSD에 따라 LoRA 서브스페이스를 조절하고, SSE-U는 시각적 특징으로부터 GSD를 예측하여 센서 메타데이터 의존성을 줄입니다.
GeoScale-VQA 데이터셋을 활용하여 훈련한 ScaleEarth는 XLRS-Bench 및 OmniEarth-Bench에서 최고 성능을 달성했습니다.