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多模态遥感基础模型Skysense++：面向地球观测的语义增强框架

作者与机构
本研究由Kang Wu（武汉大学）、Yingying Zhang（蚂蚁集团）、Lixiang Ru（蚂蚁集团）等来自武汉大学和蚂蚁集团的联合团队完成，通讯作者为Jingdong Chen（蚂蚁集团）、Yongjun Zhang（武汉大学）和Yansheng Li（武汉大学）。研究成果于2025年8月发表于《Nature Machine Intelligence》（Volume 7, Pages 1235–1249），DOI: 10.1038/s42256-025-01078-8。

学术背景
地球观测（Earth Observation, EO）依赖多模态遥感数据（如光学、红外、雷达），但现有遥感基础模型（Remote Sensing Foundation Models, RSFMs）存在三大局限：
1. 模态单一性：多数模型仅支持单模态（如光学或SAR）输入，难以处理多模态融合任务（如树种分类）；
2. 小样本能力不足：依赖大量标注数据微调，无法应对紧急任务（如洪灾快速制图）；
3. 语义信息利用不足：自监督预训练未充分挖掘标注数据的语义信息。
为此，团队提出Skysense++，旨在构建支持多模态、小样本推理的通用遥感基础模型。

研究流程与方法
1. 数据集构建
- RS-Rep数据集：包含2,150万幅无标签多模态遥感图像，覆盖11颗卫星（如Sentinel-2、高分二号），涵盖光学、多光谱、SAR三种模态，空间覆盖面积达878万平方公里。
- RS-Sem数据集：包含60万标注样本（3,980亿像素），标注87类地物（如河流、农田、车辆），每样本最多关联41时相图像。

1. 模型架构设计
   Skysense++采用时空-模态解耦架构：

   • 空间特征提取：独立编码不同模态（HR光学、MS多光谱、SAR）的特征；
     
   • 多模态时序融合：通过24层Transformer融合时序特征，引入日期编码（Date-Specific Temporal Positional Encoding）建模季节变化；
     
   • 掩膜模态补全模块（Masked Modality Completion）：随机丢弃部分模态特征并重构，提升模型对缺失模态的鲁棒性。
     

2. 两阶段预训练

   • 表征增强预训练：基于RS-Rep数据集，采用多粒度对比学习（Multi-Granularity Contrastive Learning），从像素、对象、图像三个层次学习通用特征；
     
   • 语义增强预训练：基于RS-Sem数据集，提出掩膜语义学习（Masked Semantic Learning, MSL）：
     
     • 语义库（Semantic Bank）：为每模态构建可学习的语义编码库，随机分配类别索引以增强泛化性；
       
     • 上下文学习：随机掩膜部分标注区域，迫使模型通过上下文预测缺失类别，实现小样本推理能力。
       

3. 下游任务验证
   在7大领域（农业、林业、灾害管理等）的12项任务中测试，包括：

   • 分类任务：如德国作物分类（Germany数据集），Skysense++的mIoU达87.14%，优于此前最优模型4.79%；
     
   • 分割任务：如大西洋毁林监测（Atlantic数据集），IoU提升至90.57%；
     
   • 小样本任务：仅用5个标注样本，洪灾分割mIoU达44.55%，较通用模型SegGPT提升23.14%。
     

主要结果
1. 多模态融合优势：在油污分割（SOS数据集）中，结合SAR和光学数据的OA（Overall Accuracy）达87.94%，较单模态模型提升3.75%；
2. 时序建模能力：在变化检测（DSIFN-CD数据集）中，IoU达59.00%，验证了日期编码对时序特征的有效捕获；
3. 小样本泛化性：通过MSL训练的模型在未见类别（如滑坡映射）中仍保持高精度（IoU 56.51%），无需微调即可适配新任务。

结论与价值
1. 科学价值：首次实现多模态遥感数据的统一表征学习，提出语义库和MSL方法，为RSFMs的小样本学习提供新范式；
2. 应用价值：支持灾害应急响应（如15分钟内完成洪灾制图）、农业监测等高时效性任务，已应用于Sentinel和GF系列卫星数据解析；
3. 开源贡献：代码与数据集（Zenodo: 10.5281/zenodo.14994429）推动领域发展。

研究亮点
1. 创新架构：时空-模态解耦设计兼容异构传感器输入；
2. 方法论突破：MSL将自然语言的上下文学习引入视觉任务；
3. 规模领先：训练数据量（27.5M样本）和模型参数（20亿）均为领域之最。

其他发现
- 模型在整合大语言模型（LLMs）的实验中表现有限，说明遥感任务需以视觉特征为主导；
- 扩展实验表明，模型参数超过20亿后性能提升边际效应显著（仅0.4%），暗示当前架构已接近饱和。

该研究通过系统性方法解决了遥感基础模型的核心瓶颈，其两阶段预训练框架和语义库设计为后续研究提供了重要参考。