Survey of Multimodal Geospatial Foundation Models: Techniques, Applications, and Challenges

📄 arXiv: 2510.22964v1 📥 PDF

作者: Liling Yang, Ning Chen, Jun Yue, Yidan Liu, Jiayi Ma, Pedram Ghamisi, Antonio Plaza, Leyuan Fang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

综述多模态地理空间基础模型，应对遥感图像分析的挑战。

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

关键词: 多模态学习 地理空间基础模型 遥感图像分析 迁移学习 模态对齐

📋 核心要点

  1. 遥感数据具有多模态、多分辨率和多时相特性，现有方法难以有效利用这些信息。
  2. 本文从模态驱动的角度，综述了多模态地理空间基础模型（GFM）的关键技术，包括对齐、集成和知识迁移。
  3. 通过案例研究，展示了GFM在土地覆盖制图、农业监测、灾害响应等领域的实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

基础模型已经变革了自然语言处理和计算机视觉领域，现在它们的影响正在重塑遥感图像分析。凭借强大的泛化和迁移学习能力，它们与遥感数据的多模态、多分辨率和多时相特性自然契合。为了应对该领域中的独特挑战，多模态地理空间基础模型（GFM）已经成为一个专门的研究前沿。本综述从模态驱动的角度全面回顾了多模态GFM，涵盖了五个核心的视觉和视觉-语言模态。我们研究了成像物理和数据表示的差异如何影响交互设计，并分析了用于对齐、集成和知识迁移的关键技术，以解决模态异质性、分布偏移和语义鸿沟。除了大量新兴的基准之外，还系统地评估了训练范式、架构和特定于任务的自适应策略的进展。代表性的多模态视觉和视觉-语言GFM在十个下游任务中进行了评估，深入了解了它们的架构、性能和应用场景。涵盖土地覆盖制图、农业监测、灾害响应、气候研究和地理空间情报的真实案例研究证明了GFM的实际潜力。最后，我们概述了领域泛化、可解释性、效率和隐私方面的紧迫挑战，并为未来的研究规划了有希望的途径。

🔬 方法详解

问题定义：遥感图像分析面临着模态异质性、分布偏移和语义鸿沟等挑战。现有的方法难以有效地融合来自不同传感器和数据源的信息，并且泛化能力有限。此外，遥感数据的标注成本高昂，使得训练大规模模型变得困难。

核心思路：本文的核心思路是综述多模态地理空间基础模型（GFM），这些模型旨在利用大规模未标注数据进行预训练，然后通过迁移学习适应各种下游任务。通过对齐、集成和知识迁移等技术，GFM能够有效地融合来自不同模态的信息，并提高模型的泛化能力。

技术框架：本文从模态驱动的角度对多模态GFM进行了综述，涵盖了五个核心的视觉和视觉-语言模态。文章首先介绍了不同模态的成像物理和数据表示，然后分析了用于对齐、集成和知识迁移的关键技术。此外，文章还评估了训练范式、架构和特定于任务的自适应策略的进展。

关键创新：本文的创新之处在于对多模态GFM进行了全面的综述，并从模态驱动的角度分析了这些模型。文章深入探讨了不同模态之间的交互设计，以及如何利用对齐、集成和知识迁移等技术来解决模态异质性、分布偏移和语义鸿沟等问题。

关键设计：本文重点关注了多模态GFM中的关键技术，例如：(1)模态对齐：如何将来自不同模态的数据映射到同一个特征空间；(2)模态集成：如何有效地融合来自不同模态的信息；(3)知识迁移：如何将从大规模未标注数据中学到的知识迁移到下游任务。文章还讨论了不同架构和训练范式的选择，以及如何根据特定任务进行自适应。

📊 实验亮点

该综述评估了代表性的多模态视觉和视觉-语言GFM在十个下游任务中的表现，并提供了关于它们的架构、性能和应用场景的深入见解。通过案例研究，展示了GFM在土地覆盖制图、农业监测和灾害响应等领域的实际应用潜力。这些实验结果表明，GFM能够有效地提高遥感图像分析的精度和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于遥感图像分析领域，例如土地覆盖制图、农业监测、灾害响应、气候研究和地理空间情报等。通过利用多模态GFM，可以提高遥感图像分析的精度和效率，为相关领域的决策提供更可靠的支持。未来，GFM有望在智慧城市、环境监测和资源管理等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Foundation models have transformed natural language processing and computer vision, and their impact is now reshaping remote sensing image analysis. With powerful generalization and transfer learning capabilities, they align naturally with the multimodal, multi-resolution, and multi-temporal characteristics of remote sensing data. To address unique challenges in the field, multimodal geospatial foundation models (GFMs) have emerged as a dedicated research frontier. This survey delivers a comprehensive review of multimodal GFMs from a modality-driven perspective, covering five core visual and vision-language modalities. We examine how differences in imaging physics and data representation shape interaction design, and we analyze key techniques for alignment, integration, and knowledge transfer to tackle modality heterogeneity, distribution shifts, and semantic gaps. Advances in training paradigms, architectures, and task-specific adaptation strategies are systematically assessed alongside a wealth of emerging benchmarks. Representative multimodal visual and vision-language GFMs are evaluated across ten downstream tasks, with insights into their architectures, performance, and application scenarios. Real-world case studies, spanning land cover mapping, agricultural monitoring, disaster response, climate studies, and geospatial intelligence, demonstrate the practical potential of GFMs. Finally, we outline pressing challenges in domain generalization, interpretability, efficiency, and privacy, and chart promising avenues for future research.