清华团队综述遥感微调技术 助力多领域应用
（图片来自网络）
背景与意义：在大数据与大模型推动下，遥感图像解译向「基础模型 + 微调」新范式发展，微调技术凭借成本低、效率高的优势，成为应对小样本、长尾目标等复杂场景的利器，助力土地调查、农业监测、天气预报等关键应用领域。
遥感微调技术经历了清晰的范式演进：早期采用全参数微调（更新大部分参数）；随后进入参数高效微调（PEFT）阶段（如适配器、提示等方法）；近年来逐步迈向「混合范式」，通过统一框架融合多种技术，提升适配性与可扩展性，形成「全参数→PEFT→融合微调」的技术主线。
团队与综述成果：清华大学胡事民院士团队联合南开大学、湖南大学、武汉大学及中科院等机构，在CVMJ期刊（影响因子18.3）发布综述，系统梳理从传统微调到参数高效微调再到混合微调的技术脉络，总结九大潜在研究方向。
该综述以微调技术类型为线索，涵盖全参数微调、适配器微调、提示微调、LoRA等主流参数高效微调（PEFT）范式，剖析各类方法在遥感分类、检测、分割等任务中的应用，为工程实践提供灵活选择。
技术体系与应用：遥感微调技术包含适配器微调（插入轻量适配器，如AiRs优化空间语义）、提示微调（学习提示向量，如RSPrompter用链式思维引导模型）、重参数化微调（如LoRA-NIR适配近红外影像）等范式，混合微调则是融合多种方法（如Upetu整合高效技术）。代表性工作成功将通用范式与遥感特性结合，提升模型性能。
挑战与未来方向：需解决高效小样本微调、拓展应用领域、优化基础模型性能等问题，未来方向包括探索新型PEFT范式、组合混合策略、建立理论基础等。
结语：在大模型与大数据时代背景下，基础模型与微调技术引领遥感研究新趋势，该综述为技术发展提供清晰脉络，助力多领域应用。
（声明：该内容经AI精编）
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