TESSERA：地表光谱时序嵌入的地球表征与分析技术
技术架构
TESSERA是一种面向全球陆地遥感的基础模型，采用自监督学习方式处理像素级卫星时序数据。模型核心采用双并行Transformer编码器架构：
- 光学数据处理：融合Sentinel-2卫星10个光谱波段（10-60米空间分辨率）
- 雷达数据处理：整合Sentinel-1合成孔径雷达的2个后向散射系数（10米分辨率）
- 特征融合：通过多层感知机（MLP）将双模态嵌入进行融合，生成年度全球嵌入地图
技术优势
- 数据鲁棒性：有效处理传感器噪声、云层干扰和大气条件造成的时序数据异常
- 时空分辨率：提供10米精度的标准化嵌入输出，支持不均匀时间采样数据
- 下游应用：在气候建模、碳核算、保护策略和可持续土地利用等五个下游任务中，性能匹配或超越现有专用模型
实现特性
- 开源模型架构
- 计算效率优化
- 低标注数据依赖
- 高精度植被生态与农业应用支持
该技术通过标准化嵌入表征显著降低了遥感数据的使用门槛，为多模态卫星数据分析提供了新的技术范式。