首都师范大学霍春雷研究员——当遥感遇见基础模型：综述与展望 | MDPI Remote Sensing

本文是一篇关于基础模型在遥感领域应用的综述文章。背景方面，文章指出在遥感大数据与人工智能深度融合的背景下，传统深度神经网络依赖人工标注且难以处理多任务，而基础模型通过学习海量多模态数据，为解决遥感图像标注稀缺问题提供了新思路。研究目的上，文章旨在全面回顾基础模型在遥感领域的应用，并探讨其面临的挑战与未来方向。结论部分，文章系统总结了视觉、文本提示、视觉提示和异构四大类基础模型的应用现状，并指出遥感基础模型在数据异质性、模型架构和应用适配等方面面临核心挑战，最后提出了多模态标注增强、领域专用架构设计等八个重点发展方向。