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EcoGEM: Energy-efficient Multimodal GNSS Reflectometry Models for Generalist Earth Surface Monitoring and Hazard Response

Zhao, Daixin und Xiao, Tianqi und Izadgoshasb, Hamed und Wickert, Jens und Kuzu, Ridvan Salih und Asgarimehr, Milad (2025) EcoGEM: Energy-efficient Multimodal GNSS Reflectometry Models for Generalist Earth Surface Monitoring and Hazard Response. Helmholtz AI Conference 2025, 2025-06-03 - 2025-06-05, Karlsruhe, Germany. (im Druck)

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Kurzfassung

With growing concerns about climate change, increasing natural hazards, and extreme weather events, monitoring Earth’s surface parameters has become a critical area of interest for both the scientific community and society. Global Navigation Satellite System Reflectometry (GNSS-R) is an innovative and low-cost technique that exploits existing Global Navigation Satellite System (GNSS) signals after reflection from Earth’s surface. GNSS-R constellations offer unique observations with unprecedented data volume, temporal resolution, and spatial coverage across the entire globe under all-weather conditions. As the data volumes are continuously accumulating, the trend in applying Artificial Intelligence (AI) is expanding. However, current AI models rely heavily on labelled data, feature engineering, and extra fine-tuning, leading to high computational and labor costs. To address these issues, we propose the project EcoGEM: Energy-efficient Multimodal GNSS Reflectometry Models for Generalist Earth Surface Monitoring and Hazard Response. EcoGEM develops cutting-edge Earth observation foundation models using GNSS-R measurements and integrates them with other remote sensing data. It pioneers the first general-purpose GNSS-R foundation models and curated multimodal datasets to support climate science, hazard detection, and environmental monitoring. Unlike task-specific methods, the proposed models adapt across applications such as soil moisture, vegetation water content, and ocean wind speed. Uniquely, EcoGEM emphasizes energy-efficient AI through model pruning, knowledge distillation, and dynamic architectures, enabling deployment on edge devices and small satellite platforms. This collaborative project of GFZ and DLR advances sustainable AI and promotes novel and open-access tools for Earth scientists, environmental policymakers, and global users.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/214111/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Zusätzliche Informationen:This work is part of the EcoGEM project funded by the Helmholtz Association of German Research Centres (HGF), contract number ZT-I-PF-5-243.
Titel:EcoGEM: Energy-efficient Multimodal GNSS Reflectometry Models for Generalist Earth Surface Monitoring and Hazard Response
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zhao, Daixindaixin.zhao (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2766-1338NICHT SPEZIFIZIERT
Xiao, Tianqixiaotq (at) gfz-potsdam.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Izadgoshasb, Hamedhamed.izadgoshasb (at) uniroma1.itNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wickert, Jenswickert (at) gfz.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kuzu, Ridvan SalihRidvan.Kuzu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1816-181XNICHT SPEZIFIZIERT
Asgarimehr, Miladmilad (at) gfz.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:3 Juni 2025
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:im Druck
Stichwörter:GNSS Reflectometry, Earth Observation, Artificial Intelligence, Multimodal Remote Sensing, Environmental Monitoring, Energy-efficient Models, Hazard Detection, Foundation Models
Veranstaltungstitel:Helmholtz AI Conference 2025
Veranstaltungsort:Karlsruhe, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:3 Juni 2025
Veranstaltungsende:5 Juni 2025
Veranstalter :Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Optische Fernerkundung, R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Kuzu, Dr. Ridvan Salih
Hinterlegt am:06 Jun 2025 10:28
Letzte Änderung:06 Jun 2025 10:28

Verfügbare Versionen dieses Eintrags

  • EcoGEM: Energy-efficient Multimodal GNSS Reflectometry Models for Generalist Earth Surface Monitoring and Hazard Response. (deposited 06 Jun 2025 10:28) [Gegenwärtig angezeigt]

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