Geografische INRs: Intrinsische Dimension von Erdrepräsentationen enthüllt
In der Welt der Earth‑Observation‑Daten gewinnt die Analyse von geografischen Implicit Neural Representations (INRs) zunehmend an Bedeutung. Diese Modelle wandeln einfache Koordinaten – Breiten- und Längengrade – in hochdimensionale Embeddings um, die aus Satellitenbildern, Texten oder anderen ortsbezogenen Quellen trainiert werden. Trotz ihrer Popularität bleibt unklar, wie viel Information tatsächlich in diesen kompakt dargestellten Erdrepräsentationen steckt.
