遥感大模型_综述与未来设想_13页_2mb

论文综述了遥感大模型（即遥感基础模型）在遥感图像处理领域的应用进展、挑战和未来发展。研究指出，深度学习技术虽显著提升了遥感图像处理的准确性和效率，但通常依赖大量人工标注数据，且泛化性能有限。遥感大模型通过预训练和微调机制，在多个视觉和语言下游任务中展示了优势，如目标检测、语义分割和变化检测等。然而，遥感图像与自然图像的固有差异（如数据异质性和标注稀缺性）限制了这些模型的直接应用。主要挑战包括数据获取不足、模型可靠性问题、时空数据不一致和评估难题。未来研究趋势强调开发专用遥感模型、扩大数据集、整合多模态数据和提高模型的扩散能力，以提升遥感数据分析的准确性和效率。论文还建议通过联合学习和迁移学习框架增强模型的泛化能力，并推动标准评估方法的发展。