智能遥感大模型研究进展与发展方向

AI大模型以其泛化性、通用性、高精度等优势,成为计算机视觉、自然语言处理等AI应用的基石,本文在分析AI大模型发展历程、价值、挑战的基础上,首先从数据、模型、下游任务3个层面阐述了其研究进展,数据层面从单模态向多模态发展,模型层面从小模型向大模型发展,下游任务层面从单任务向多任务发展;其次,探讨了遥感大模型3个重点发展方向,即多模态遥感大模型、可解释遥感大模型、人类反馈强化学习;再次,实现了“无标签数据集构建-自监督模型学习-下游迁移应用”遥感大模型构建思路,初步开展了技术试验,验证了遥感大模型的显著优势;最后,进行了总结与展望,呼吁以应用任务为导向,将理论方法、工程技术、应用迭代进行结合,实现遥感大模型的低成本训练、高效快速推理、轻量化部署及工程化落地应用。