基于 openEO 的地球观测数据立方体机器学习 API
英文标题：A Machine Learning API for Earth Observation Data Cubes Based on openEO
地球观测（EO）数据正日益采用时空数据立方体（spatio-temporal data cubes）进行组织，而主流机器学习（ML）方法则通常依赖表格特征矩阵或结构化张量输入。该论文提出了一种基于 openEO 标准的机器学习 API，旨在弥合这一数据结构层面的不匹配问题。以往这种格式差异迫使开发者进行大量依赖特定平台的繁琐数据转换，而该标准化方案能够简化工作流，为地理空间与遥感开发者提供更具互操作性的统一建模与特征提取接入能力。
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基于 openEO 的地球观测数据立方体机器学习 API
arXiv 编号：arXiv:2609.13453v1（Announce Type: new）
摘要
地球观测（Earth Observation, EO）数据正日益以时空数据立方体（spatio-temporal data cubes）的形式进行组织，而传统的机器学习（ML）方法主要在表格特征矩阵或结构化张量输入上运行。这种数据组织形式与算法输入格式之间的不匹配，往往会迫使开发者进行依赖特定平台的繁琐数据转换……
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