德国慕尼黑工业大学和瑞士苏黎世大学的团队提出以地理气候提示为条件并使用 Stable Diffusion 3 （SD3）生成卫星图像的新方法，并创建了一个迄今为 止最大、最全面的遥感数据集 EcoMapper。 卫星图像是通过卫星遥感技术获取的地球表面影像，它通过建立「太空视角」将地球信息数字化，实现了大范围检测、动态追踪和数据支撑。在人们的日 常生活中，无论是宏观的环境治理还是微观的城市生活都已离不开它，比如在林业监测中，通过卫星图像可以快速圈定森林分布范围，计算不同林种覆盖 比例，检测因砍伐、种植、病虫灾害等导致的森林覆盖变化等。 然而，卫星监测容易受到多重因素的影响，致使其性能和应用效果在一定程度上大打折扣，云层覆盖的干扰影响尤甚。如在云层多发地区，受此影响卫星 监测可能会中断数天甚至数周，这不仅妨碍了卫星的实时动态监测，同时也提出了将卫星图像与气候数据相结合以提升预测准确性的新要求。人工智能技 术和机器学习算法突飞猛进的发展为解决这一要求提供了契机，但目前大多数方法是根据特定任务或具体区域而设计，缺乏推广到全球应用的普遍性。 为解决上述问题，来自德国慕尼黑工业大学和瑞士苏黎世大学的团队提出以地理气候提 ...