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Geospatial AI

6 items

RESEARCHarXiv CS.AI·hace 1d

Land cover and flood type govern the detection limits of satellite-based flood mapping across diverse global flood events

Este estudio evalúa la fiabilidad operativa de los modelos de base geoespaciales para el mapeo de inundaciones por satélite, utilizando Prithvi-EO-2.0 en 19 eventos globales diversos. La precisión de la detección dependió conjuntamente de la cobertura terrestre y el tipo de inundación, con mayor acuerdo en cultivos y eventos fluviales, y una detección casi nula en áreas boscosas y urbanizadas.

Flood mappingGeospatial AISatellite imagingNatural hazards
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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 29d

Do Foundation Model Embeddings Improve Cross-Country Crop Yield Generalisation? A Leave-One-Country-Out Evaluation in Sub-Saharan Africa

Este artículo evalúa si los embeddings de modelos de base geoespaciales mejoran las predicciones transnacionales de rendimiento de maíz en el África subsahariana. Concluye que, si bien las predicciones dentro del país son moderadas, todos los conjuntos de características, incluidos los embeddings de modelos de base, tienen un rendimiento deficiente en las pruebas transnacionales, lo que indica una brecha de generalización significativa.

Geospatial AISub-Saharan AfricaMachine Learningfoundation models
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RESEARCHarXiv CS.LG·28/4/2026

Conformal PM2.5 Mapping Under Spatial Covariate Shift: Satellite-Reanalysis Fusion for Africa's Green Industrial Transition

Este artículo presenta un sistema de fusión satélite-reanálisis para el mapeo de PM2.5 en África, utilizando LightGBM y predicción conformada para el monitoreo de la calidad del aire. El sistema aborda los desafíos de la generalización geográfica y la cuantificación de la incertidumbre para la transición industrial verde del continente.

Geospatial AIenvironmental AIMachine LearningAir Quality
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