UniverSat: Transformers agnósticos a resolución y modalidad para observación terrestre | IA universal para análisis de datos satelitales diversos | Modelo de visión para teledetección multiespectral y multicanal

Abstract

PROBLEMA: Los modelos actuales de observación terrestre suelen estar rígidamente vinculados a una resolución específica o a un tipo de sensor (óptico vs. radar), limitando su versatilidad para el monitoreo global. SOLUCIÓN: Se propone UniverSat, una arquitectura basada en Transformers que es intrínsecamente agnóstica a la resolución y a la modalidad del sensor mediante un sistema de 'tokenización elástica'. METODOLOGÍA: El modelo utiliza capas de atención que pueden procesar parches de diferente resolución espacial de forma simultánea, entrenado con un corpus masivo de datos de Sentinel, Landsat y satélites comerciales. RESULTADOS: Supera a los modelos especializados en tareas de clasificación de cobertura vegetal y detección de cambios, mostrando una robustez superior frente a datos ruidosos o de baja resolución. RELEVANCIA: Es un avance clave en el bloque de predicción espacial y dinámica terrestre, permitiendo un monitoreo planetario más consistente y accesible.