第33讲｜遥感大模型在地学分类中的初探与实战
目录
🧠 一、什么是“遥感大模型”？
📚 二、遥感大模型在地学分类中的优势
📍三、案例：使用 Segment Anything Model (SAM) 进行遥感地物分割
📦 1. 安装与依赖配置（PyTorch）
🖼 2. 读取遥感图像（可用 Sentinel-2 伪彩色图）
🔧 3. SAM 模型载入
💡 4. 用户点击辅助（模拟点击一片水域）
📌 5. 导出分割结果并叠加可视化
🔍 四、更多可探索方向
🧭 五、总结
🌏 遥感 + 大模型，会碰撞出怎样的火花？在遥感影像海量涌现的今天，深度学习已经不再是新鲜词，而“大模型”的出现，为遥感地学分类带来了新一轮范式革命。
本讲内容将带你初探遥感大模型的应用边界，并以真实遥感影像数据为例，走通从模型加载、微调到地学类型识别的完整流程！
🧠 一、什么是“遥感大模型”？
近年来，类似 GPT、SAM（Segment Anything Model）、CLIP 等“大模型”开始进入遥感领域：
| 名称 | 功能 | 应用举例 |
|---|---|---|
| SAM | 任意目标分割 | 基于遥感图像的建筑、植被、道路提取 |
| CLIP | 图文对齐模型 | 地表类型语义标注 |
| DINOv2 | 图像自监督编码器 | 地类提取、特征迁移 |
| SatMAE、i-SAM | 专为遥感设计的大模型 | 海量遥感数据的自监督学习与迁移 |
遥感大模型的本质：在大规模遥感图像上预训练，具备强泛化能力，能够微调或零样本适应下游任务，比如地类识别、地物检测等。
📚 二、遥感大模型在地学分类中的优势
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少量样本也能搞定任务（Few-shot）
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迁移性强，适用于不同地区的遥感数据
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降低人工标注成本
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可解释性逐渐增强（如 Attention Heatmap 可视化）