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本文对ESA的φ-lab开发的两个地理空间基础模型TerraMind和THOR进行了系统比较，分析了补丁大小和解码器类型等架构选择如何影响地球观测任务中十个用例的性能。
本文综述了地理空间基础模型（GeoFMs）的新兴范式，这些模型在海量地理空间数据集上进行预训练，以实现对卫星和航空影像的快速微调和零样本分析。内容涵盖范式转变、模型适配策略，以及以大语言模型（LLMs）为编排器的智能体地理空间推理的前瞻性愿景。