本研究では、NASAとIBMのPrithvi-EO-2.0地理空間基盤モデルを用い、小さな砂の島々の海岸線描画に関する初期評価を行いました。モルディブの2つの島に関して、225枚の多波長画像を収集し、データセットとして公開しました。5枚から181枚のトレーニング画像を用いて、300Mおよび600MパラメータのPrithviモデルをファインチューニングしました。実験の結果、わずか5枚のトレーニング画像を使用した場合でも、高い性能（F1スコア0.94、IoUスコア0.79）を達成しました。これにより、Prithviモデルの強力な転移学習能力が示され、データが不足している地域での沿岸監視を支援する可能性が強調されました。