导 读三级电影
跟着遥感数据量和种类的爆炸式增长，传统的分析体式已无法险恶精良地物感知的需求，亟需擢升与之相匹配的多模态遥感大数据处理与分析身手。现时，以东说念主工智能（AI）为中枢的大模子时刻迅猛发展，为贬责遥感大数据在信息索乞降分析方面的不及提供了新的可能性。因此，发展多模态遥感AI大模子的对地不雅测新范式已成为业内共鸣和盘问前沿。
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图1 图文摘录
多模态遥感大数据。跟着来自各式不雅测平台（包括星载、机载和地源）遥感数据的数目和种种性不断增多，凸显出伏击需要使用AI时刻提高遥感大数据的多模态处理和分析身手。这种快速延迟不行幸免地会带来挑战性的艰难：1）现存模子在信息索乞降分析身手方面清澈不及；2）灵验充分哄骗多模态遥感大数据是一个要紧瓶颈；3）在深度信息挖掘和应用同质化方面存在显贵不及。
多模态遥感大模子。为了克服上述艰难，盘问东说念主员竭力于拓荒高精度遥感智能阐述系统。该系统封装了轮回链经过：哄骗不雅测平台，获取多模态遥感大数据，拓荒多模态AI大模子，应用于骨子客户端，并最终反映灵验载荷和平台的考证和假想。该系统的建设取决于几个要道身分，即无数多模态遥感大数据的整合、高性能推敲身手的哄骗以及遥感大模子的集成。在现在的情况下，险恶前两个身分的条目在很猛进程上是不错结束的。相干词，一个弘大的碎裂在于短缺定制的多模态AI大模子，无法灵验弥合遥感大数据与高性能推敲身手之间的差距。大模子或者从遥感大数据中透彻挖掘和索求信息，旨在挤出每一位信息。这标记着统计、物理和大数据的发展插足了大模子期间。
光谱遥感大模子（SpectralGPT）。现时，以遥感大模子为中心的预查考时刻出现了显贵的激增，SpectralGPT的建议是专诚为光谱遥感数据假想的光谱遥感大模子的第一个实例。SpectralGPT在一个粗莽的数据集上进行查考，该数据集包括杰出100万张大小、分袂率、时分序列和区域不同的多源光谱遥感图像。SpectralGPT的模子参数杰出6亿，是现在遥感范围中最大的光谱大模子。此外，SpectralGPT在激动地学范围的遥感大数据应用方面，特殊是在四个卑鄙任务（单标签场景分类、多标签场景分类、语义分割和变化检测）中，进展出弘大的后劲。
记挂与讨论
多模态AI大模子代表了遥感大数据分析的翌日，为各式对地不雅测任务开释多模态遥感大数据固有的后劲。这些模子或者灵验哄骗多模态遥感大数据的丰富性，为贬责对地不雅测应用的复杂性提供了一个苍劲的框架。通过颐养不同的数据类型和形态，这些模子增强了咱们对地球名义和环境的总体纠合和分析。向多模态大模子的转移预示着在优化遥感大数据用于各式对地不雅测观念方面取得了可喜的进展，标记着该范围插足了一个变革期间。
制服下的诱惑包袱剪辑
凌 飞 西北农林科技大学
姜亮亮 University of Calgary
原文连系：https://www.the-innovation.org/article/doi/10.59717/j.xinn-geo.2024.100055
本文内容来自The Innovation姊妹刊The Innovation Geoscience第2卷第1期以Editorial发表的“Multimodal artificial intelligence foundation models: Unleashing the power of remote sensing big data in earth observation” (投稿: 2024-01-30；继承: 2024-03-06；在线注销: 2024-03-14)。
DOI: https://doi.org/10.59717/j.xinn-geo.2024.100055
援用体式：Hong D.， Li C.， Zhang B.， et al.， (2024). Multimodal artificial intelligence foundation models: Unleashing the power of remote sensing big data in earth observation. The Innovation Geoscience 2(1)， 100055.
作家简介
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张 兵（通信作家），中国科学院空天信息立异盘问院盘问员、博士生导师、副院长。主要从事高光谱遥感与遥感大数据盘问，是国际电气与电子工程师学会会士（IEEE Fellow）、中国地舆学会（GSC）会士、国度特出后生科学基金赢得者、国度万东说念主权谋科技立异领军东说念主才；发表SCI论文230余篇、EI论文180余篇，是科睿唯安“宇宙高被引科学家”，出书高光谱遥感学术专著10部，获国度发明专利40多项；赢得过IEEE国际地球科学与遥感学会亚太区域魁首奖（GRSS RLA），以及国度科技朝上二等奖2项、中国科学院特出科技树立奖1项、队列科技朝上一等奖2项、北京市科技朝上一等奖2项/二等奖2项、中国航天基金会航天孝顺奖1项等科技奖励；现在担任《遥感学报》实檀越编、IEEE TGRS 副主编、中国地舆学会遥感地舆专委会主任委员、IEEE国际高光谱图像与信号处理大会（WHISPERS）时刻委员会委员。
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李晨玉，中国科学院空天信息立异盘问院、东南大学合资培养博士生，主要盘问地点为可阐述性东说念主工智能、遥感大数据预测、高光谱遥感、智能感知等。
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洪丹枫，中国科学院空天信息立异盘问院盘问员，博士生导师，遥感与数字地球要点现实室副主任，中国科学院大学岗亭教会，国度优秀后生基金（外洋）赢得者，科睿唯安“宇宙高被引科学家”。曾为德国宇航中心（DLR）的盘问员兼“光谱视觉”课题组组长、法国傅立叶现实室（GIPSA Lab）客座盘问员，德国亥姆霍兹合资会东说念主工智能盘问院（HACUI）AI科研参谋人。主要盘问地点为东说念主工智能、多模态遥感、基础大模子、高光谱成像、大表率地学应用、智能感知等。盘问效果在IEEE TPAMI、RSE、ISPRS、CVPR、NeurIPS、ECCV等顶级期刊/会议180余篇， Google Scholar援用12000+三级电影，赢得IEEE GRSS 特出后生奖（Early Career Award）、国际高光谱顶级会议WHISPERS特出论文奖（Jose Bioucas Dias奖）等。
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