GeoNDC：惑星規模の地球観測のための、クエリ可能なニューラル・データ・キューブ

要旨: 衛星による地球観測は、環境変化のモニタリングに不可欠な大規模な時空間アーカイブを蓄積してきましたが、それらは依然として離散的なラスターファイルとして整理されているため、保存・送信・問い合わせのコストが高くなります。私たちは GeoNDC を提案します。これは、惑星規模の地球観測データを、連続した時空間の暗黙的なニューラル場として符号化し、要求に応じた問い合わせと完全な復元（フルデコンプレッション）を伴わない連続時間再構成を可能にする、問い合わせ可能なニューラルデータキューブです。20年間の全球 MODIS MCD43A4 反射率記録（7バンド、5\,km、8日サンプリング）での実験により、学習された表現が、一般的な計算機（コンシューマーハードウェア）上で時空間の直接問い合わせをサポートすることが示されました。Sentinel-2 画像（10\,m）では、連続的な時間パラメータ化によって、シミュレートした2-km の雲による遮蔽下で雲のないダイナミクスが高い忠実度で復元されます（R^2 > 0.85）。HiGLASS の生物物理プロダクト（LAI と FPAR）では、GeoNDC はほぼ完璧な精度に到達します（R^2 > 0.98）。この表現は、20年分の MODIS アーカイブを 0.44\,GB に圧縮します――最適化された Int16 ベースラインに対しておよそ 95:1 であり、かつ高いスペクトル忠実度（平均 R^2 > 0.98、平均 RMSE = 0.021）を維持します。これらの結果は、GeoNDC が惑星規模の地球観測のための統一された AI ネイティブ表現を提供し、生データアーカイブを、問い合わせ・再構成・圧縮を単一の枠組みで統合した、コンパクトで分析準備ができているデータ層によって補完することを示唆しています。