GAIR：通过地理对齐隐式表征提升多模态地理基础模型

本研究针对多模态地理基础模型（GeoFM）中缺乏对地理关系明确建模的问题，提出了一种新颖的GAIR架构，集成了遥感数据和街景图像。研究发现，GAIR通过对齐这些各类数据的空间嵌入，有效提升了在多项地理空间任务中的表现，展示了其在学习可泛化的地理表征方面的显著优势。