elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Barrierefreiheit | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Multimodal GNSS-R self-supervised learning as a generalist Earth surface monitor

Zhao, Daixin und Heidler, Konrad und Asgarimehr, Milad und Albrecht, Conrad M und Wickert, Jens und Zhu, Xiao Xiang und Mou, Lichao (2025) Multimodal GNSS-R self-supervised learning as a generalist Earth surface monitor. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 142, Seite 104658. Elsevier. doi: 10.1016/j.jag.2025.104658. ISSN 1569-8432.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
4MB

Kurzfassung

The increasing frequency of climate extremes and natural disasters demands rapid and scalable Earth surface scans for effective action. Emerging as a novel remote sensing technique, spaceborne global navigation satellite system reflectometry (GNSS-R) plays an increasingly vital role in monitoring Earth’s surface parameters. Recent studies leverage the growing volume of GNSS-R measurements with data-driven approaches to enhance retrieval products over both ocean and land. Yet, these models are typically trained using supervised learning, which requires extensive feature engineering and application-specific annotations. To address these limitations, we propose the first GNSS-R self-supervised learning framework as a generalist Earth surface monitor (GEM). Our model is pretrained on multimodal observables, i.e., delay-Doppler maps (DDMs) and auxiliary parametric data, to learn cross-modal representations from GNSS-R data. To validate the effectiveness of the proposed approach, we fine-tune the pretrained model on various downstream retrieval tasks, including ocean wind speed retrieval, surface soil moisture estimation, and vegetation water content prediction. The results demonstrate that our framework generalizes well across these tasks, providing a versatile solution for GNSS-R-based Earth surface monitoring and facilitating further exploration of novel use cases.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/214762/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Multimodal GNSS-R self-supervised learning as a generalist Earth surface monitor
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zhao, Daixindaixin.zhao (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2766-1338NICHT SPEZIFIZIERT
Heidler, Konradk.heidler (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Asgarimehr, Miladmilad (at) gfz-potsdam.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Albrecht, Conrad MConrad.Albrecht (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0009-2422-7289NICHT SPEZIFIZIERT
Wickert, JensGFZNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mou, LichaoTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2025
Erschienen in:International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:142
DOI:10.1016/j.jag.2025.104658
Seitenbereich:Seite 104658
Verlag:Elsevier
ISSN:1569-8432
Status:veröffentlicht
Stichwörter:climate action, CYGNSS, Earth observation, Foundation model, GNSS reflectometry, Self-supervised learning
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 - Künstliche Intelligenz, R - Optische Fernerkundung, R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Albrecht, Conrad M
Hinterlegt am:15 Jul 2025 12:27
Letzte Änderung:06 Aug 2025 11:54

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
OpenAIRE Validator logo electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.