目錄
?? 一、什么是“遙感大模型”？
?? 二、遙感大模型在地學分類中的優勢
??三、案例：使用 Segment Anything Model (SAM) 進行遙感地物分割
?? 1. 安裝與依賴配置（PyTorch）
?? 2. 讀取遙感圖像（可用 Sentinel-2 偽彩色圖）
?? 3. SAM 模型載入
?? 4. 用戶點擊輔助（模擬點擊一片水域）
?? 5. 導出分割結果并疊加可視化
?? 四、更多可探索方向
?? 五、總結
?? 遙感 + 大模型，會碰撞出怎樣的火花？在遙感影像海量涌現的今天，深度學習已經不再是新鮮詞，而“大模型”的出現，為遙感地學分類帶來了新一輪范式革命。
本講內容將帶你初探遙感大模型的應用邊界，并以真實遙感影像數據為例，走通從模型加載、微調到地學類型識別的完整流程！
?? 一、什么是“遙感大模型”？
近年來，類似 GPT、SAM（Segment Anything Model）、CLIP 等“大模型”開始進入遙感領域：
| 名稱 | 功能 | 應用舉例 |
|---|---|---|
| SAM | 任意目標分割 | 基于遙感圖像的建筑、植被、道路提取 |
| CLIP | 圖文對齊模型 | 地表類型語義標注 |
| DINOv2 | 圖像自監督編碼器 | 地類提取、特征遷移 |
| SatMAE、i-SAM | 專為遙感設計的大模型 | 海量遙感數據的自監督學習與遷移 |
遙感大模型的本質：在大規模遙感圖像上預訓練，具備強泛化能力，能夠微調或零樣本適應下游任務，比如地類識別、地物檢測等。
?? 二、遙感大模型在地學分類中的優勢
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少量樣本也能搞定任務（Few-shot）
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遷移性強，適用于不同地區的遙感數據
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降低人工標注成本
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可解釋性逐漸增強（如 Attention Heatmap 可視化）
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