WATCH（Wide-Area Archaeological Site Tracking for Change Detection）は、文化遺産保護を目的として、衛星画像を用いた考古遺跡の大規模かつ月単位の変化検出を可能にする革新的なフレームワークです。このフレームワークは、2017年から2024年までのPlanetScope衛星モザイク（解像度4.7m/px）を活用し、3つの補完的なスコアリング手法を導入しています。すなわち、学習不要で月ごとの偏差を評価するTemporal Embedding Distance（TED）、再構成・予測・潜在的新奇性信号を組み合わせたSelf-Supervised Change Detection（SSCD）、そして疎なイベント月ラベルで訓練されるWeakly Supervised（WS）時間的位置特定モデルです。
研究チームは、アフガニスタン国内の1,943の考古遺跡を対象に、6種類の基盤モデル（CLIP、GeoRSCLIP、SatMAE、Prithvi-EO-2.0、DINOv3、Satlas-Pretrain）の埋め込みと、手作りのスペクトル・テクスチャベースラインを使用してWATCHを評価しました。その結果、教師なし手法（TED、SSCD）が弱教師あり手法を常に上回ることが明らかになりました。特に、TEDとSatMAEの組み合わせは正確な月の一致（m=0）で55%の再現率を達成し、TEDとGeoRSCLIP、CLIP、またはSatlas-Pretrainの組み合わせは3ヶ月の許容範囲（m=3）内で92.5%の再現率を示しました。また、手作りの特徴量は弱教師あり設定で正確な月検出において競争力を維持しました。
さらに、方向性マージン分析により、TEDとSSCDの間で系統的な時間的バイアスが確認されました。SSCDはGeoRSCLIPやPrithvi-EO-2.0と組み合わせることで、記録されたイベントよりも前に異常を検出する早期警報プロファイルを示す一方、TEDは変化が顕在化した後の確認指向の検出を好みます。これらの結果は、衛星画像と基盤モデル埋め込みの組み合わせが、拡張可能で意思決定に資する遺産監視を実現することを示しています。さらに、シリア、トルコ、パキスタン、エジプトの遺跡における地域間一般化も評価され、フレームワークの汎用性が確認されました。コードはGitHubで公開されています。