リモートセンシングにおけるシフト下のオンボード検索のための埋め込みのみのアップリンク
arXiv cs.CV / 2026/4/7
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要点
- 本論文では、地上局が生のピクセルではなくコンパクトな埋め込みとメタデータを送信する「埋め込みのみ（embedding-only）」のアップリンクを、オンボード・リモートセンシング向けに検討する。これにより、ダウンリンクのボトルネックを回避することを目的とする。
- 明示的なリモートセンシング分布シフトに対する頑健性を評価する。対象には、時系列の違い（cross-time）、イベント／ロケーションの違い（cross-event/location）、複数サイトのクラウドシフト（15サイト）、および都市（city）にまたがるAOIのホールドアウトが含まれる。
- マルチタスク・ベンチマークにおいてOlmoEarthの埋め込みを用いた結果、アップリンクされた埋め込みが重要な実現要因であることが示されるが、最適なオンボードの意思決定モジュールはタスクごとに異なる。
- 結果として、kNN型の検索はクラウド分類で大幅に優れている一方、時間的変化検出ではクラスのセントロイドがはるかに強いことが分かる。
- 著者らは、埋め込みがオンボードで利用可能になった後は、追加のアップリンクコストなしでタスクごとに最適なヘッドを切り替えられ、1クエリあたり1KB未満のテレメトリを維持できると結論づけている。
