地理的に分散したデータを扱う機械学習モデルにとって、地理的空間の表現を学習することは重要である。本研究では、球面上で定義されたスフェリカル・ハーモニクス基底関数と、学習された双フーリエ球面埋め込みとして解釈できるサイン波表現ネットワーク(SirenNet)を組み合わせた新しい位置エンコーダを提案する。