FairRSFM: 生物群落感知的遥感基础模型公平性评测与去偏框架

摘要

FairRSFM 是一个生物群落感知的遥感基础模型（RSFM）基准，将 14 个陆地生物群落类别映射为六个生态学上有意义的宏组，在统一的冻结骨干协议下评测，覆盖 m-EuroSAT、m-BigEarthNet、m-SA-Crop-Type 与 MMEarth20K 四个下游数据集。在 Prithvi-EO-2.0、SatMAE、DOFA 及三个随机种子上的结果表明，聚合指标持续掩盖随生物群落而异的差距：Prithvi-EO-2.0 在 m-EuroSAT 上整体 macro-F1 为 90.98%，最差组均值却只有 83.72%；m-SA-Crop-Type 整体 mIoU 从 27.30% 降至干旱与矿物组的 18.47%。BOLP、DBR、GroupDRO 三种缓解基线的效果因模型和任务而异，例如 BOLP 在不更新骨干的情况下将 Prithvi-EO-2.0 在 m-BigEarthNet 上的最差组 F1@opt 从 46.12% 提升至 50.27%。