遥感图像解译迎来基础模型微调技术新范式

近年来，随着大数据的迅猛发展和深度学习模型的广泛应用，遥感图像解译领域也迎来了重大的变革。传统的模型设计日渐无法满足复杂多变的任务需求，学术界和工业界正逐步将注意力转向一种新范式——“基础模型 + 微调”。这一模式的核心在于利用预训练的通用表征，通过针对具体任务的微调适应，实现高效的迁移学习。

在土地调查、农业监测、天气预报、海洋导航等关键应用领域中，遥感技术面临着小样本、长尾目标以及算力受限的困境。在此背景下，微调技术凭借较低的数据和资源成本，展现出其独特而显著的优势，能够有效提升任务性能和系统部署效率。这一新范式的到来，为遥感图像分析注入了新的活力，也为专业人士和研究者提供了更为灵活的方案。

图1展示了基础模型和微调技术在遥感下游任务适配过程中的重要作用。随着技术的不断演进，遥感微调技术经历了几个阶段的发展：早期全参数微调阶段，主要是对模型的部分参数进行解冻和更新，以实现跨任务迁移；接着是参数高效微调（PEFT）阶段，适配器、提示以及重参数化等新兴方法在遥感领域得到了迅速应用；近年来，随着技术的不断融合，我们已经迈入了“混合范式”阶段，这一阶段重视多任务与多模态的统一适配。

图2展示了遥感微调技术发展的时间线，从全参数微调到参数高效微调，再到现在的融合微调技术，为实际工程提供了多样化的选择。这一转变不仅提高了模型的表现，还改善了处理复杂任务时的灵活性。

在这一背景下，清华大学胡事民院士带领的团队，与南开大学、湖南大学、武汉大学等校的研究人员合作，在CVMJ期刊上发布了一篇关于遥感模型微调技术的综述文章。该文系统性地梳理了从传统微调到参数高效微调的技术脉络，并了多个潜在的研究方向。这篇论文不仅是对现有技术的一次全面回顾，也为未来的研究指明了方向。

论文中，作者使用微调技术的分类作为线索，详细分析了从早期全微调到PEFT的演变过程，涵盖了目前主流的低秩适应（LoRA）等微调办法。通过这些技术与遥感图像的特殊性质结合，研究人员显著提升了分类、检测和分割等任务的性能。

遥感基础模型微调技术的核心在于高效地将大规模预训练的基础模型迁移至特定下游任务，其主要分为六种范式。图3展示了几种代表性的参数高效微调范式。这些方法通过插入可学习的轻量级模块，冻结大部分原始参数，仅针对新增模块进行训练，从而减少训练时间和算力消耗。

在具体的应用中，代表性研究将通用微调范式与遥感任务相结合，达到较好的效果。例如，AiRs项目专门设计了空间上下文适配器（SCA）和语义响应适配器（SRA），以处理遥感图像中复杂的空间和语义信息；而SCD-SAM通过语义适配器优化输入处理和重构图像块的嵌入，显著提高了变化检测的效果。

除了技术的创新，现有研究也关注参数设置及训练策略。例如，Ren等人提出了一种新颖的两阶段微调方法，通过引入度量判别损失和知识蒸馏策略，解决了小样本场景下常见的遗忘问题。

文章还汇总了多个遥感微调所需的数据集，涵盖光学、SAR、高光谱等多种传感器类型，以便研究者快速找到适配的数据，设计下游任务应用。

在此新兴技术领域内，未来的研究方向依旧广阔。研究者们可以探索如何更有效地利用少量标注数据，设计针对特定遥感任务的微调技术，还可以测试和优化新出现的遥感专用基础模型（RSFM），并挖掘模型大小与微调性能之间的关系。

在大模型与大数据的背景下，基础模型与微调技术为遥感图像解译的发展开启了新的篇章。随着这些技术的持续进步，遥感领域的应用将更加广泛，研究成果也将为解决诸如环境监测、资源管理等实际问题提供强有力的支持。