연구진이 네덜란드 위성 이미지(1.2m 해상도)를 활용하여 파운데이션 모델을 개발했습니다. CNN과 Vision Transformer를 결합하여 미세한 텍스처부터 지형 구조까지 다양한 지형 특징을 포착합니다. 시간 정보를 활용하여 지형, 토지 피복 변화, 계절적 역학 등 시간적 의존성을 학습하여 성능을 향상시켰습니다.
네덜란드 내 식생 모니터링 데이터셋에서 시간 정보를 활용하여 단일 시점 의존성보다 성능이 향상되었으며, 글로벌 벤치마크에서도 경쟁력 있는 결과를 보였습니다. 이는 제한된 데이터로도 풍부하고 일반화 가능한 표현을 학습할 수 있음을 보여줍니다.
재현성과 재사용성을 높이기 위해 스크립트와 모델을 GitHub에 공개했습니다.