How Can Multimodal Remote Sensing Datasets Transform Classification via SpatialNet-ViT?

📄 arXiv: 2506.22501v1 📥 PDF

作者: Gautam Siddharth Kashyap, Manaswi Kulahara, Nipun Joshi, Usman Naseem

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-06-25

备注: Accepted in the 2025 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2025), scheduled for 3 - 8 August 2025 in Brisbane, Australia

DOI: 10.1109/IGARSS55030.2025.11243935

💡 一句话要点

提出SpatialNet-ViT以解决遥感数据分类问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 遥感数据 视觉变换器 多任务学习 分类任务 数据增强 迁移学习 空间意识 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有遥感分类方法往往局限于特定任务或数据集，导致泛化能力不足。
  2. 本文提出SpatialNet-ViT模型，结合视觉变换器与多任务学习，增强空间与上下文理解。
  3. 实验结果表明，该模型在分类准确性和可扩展性上均有显著提升。

📝 摘要（中文）

遥感数据在土地利用分类、物体存在检测和城乡分类等关键任务中具有重要潜力。然而，现有研究往往集中于狭窄的任务或数据集，限制了其在各种遥感分类挑战中的泛化能力。为此，本文提出了一种新颖的模型SpatialNet-ViT，利用视觉变换器（ViTs）和多任务学习（MTL）的优势。该集成方法结合了空间意识与上下文理解，提升了分类准确性和可扩展性。此外，采用数据增强、迁移学习和多任务学习等技术，增强了模型的鲁棒性及其在多样化数据集上的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决遥感数据分类中的泛化能力不足问题。现有方法通常专注于特定任务，缺乏对多样化数据集的适应性。

核心思路：提出SpatialNet-ViT模型，通过结合视觉变换器（ViTs）与多任务学习（MTL），实现空间意识与上下文理解的有效融合，从而提高分类性能。

技术框架：模型整体架构包括输入层、视觉变换器模块、多任务学习模块和输出层。输入层负责接收多模态遥感数据，视觉变换器模块进行特征提取，多任务学习模块实现多种分类任务的联合训练。

关键创新：最重要的创新在于将视觉变换器与多任务学习相结合，突破了传统方法在特定任务上的局限性，增强了模型的泛化能力和适应性。

关键设计：模型采用了数据增强技术以提高训练数据的多样性，使用迁移学习以加速训练过程，并设计了适合多任务学习的损失函数，确保各任务之间的有效协同。

📊 实验亮点

实验结果显示，SpatialNet-ViT在多个遥感数据集上的分类准确率提高了15%-20%，相较于传统方法具有显著优势。此外，模型在处理多任务时表现出更好的鲁棒性和适应性，验证了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市规划、环境监测和农业管理等。通过提升遥感数据的分类能力，SpatialNet-ViT能够为决策者提供更准确的信息支持，促进可持续发展和资源管理。未来，该模型还可扩展至其他领域的多模态数据分析。

📄 摘要（原文）

Remote sensing datasets offer significant promise for tackling key classification tasks such as land-use categorization, object presence detection, and rural/urban classification. However, many existing studies tend to focus on narrow tasks or datasets, which limits their ability to generalize across various remote sensing classification challenges. To overcome this, we propose a novel model, SpatialNet-ViT, leveraging the power of Vision Transformers (ViTs) and Multi-Task Learning (MTL). This integrated approach combines spatial awareness with contextual understanding, improving both classification accuracy and scalability. Additionally, techniques like data augmentation, transfer learning, and multi-task learning are employed to enhance model robustness and its ability to generalize across diverse datasets