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Prithvi 作物分类基础模型在三大洲物候与地理偏移下的可迁移性与业务可靠性

arXiv cs.LG ↗ · 2026-10-08

本文评估了 Prithvi-EO-2.0 地理空间基础模型在作物分类任务上的分布外性能,涵盖三大洲 12 个国家的 37 个场景。研究发现,准确率的下降主要由物候失配引起,而非单纯的地理空间迁移所致。为此,作者提出了无需重新训练的调整策略,如类别合并与观测窗口压缩,以恢复模型的业务可靠性。

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