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🧠 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

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🌏 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！

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🧠 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。

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📚 二、遥感大模型在地学分类中的优势

1. 少量样本也能搞定任务（Few-shot）

2. 迁移性强，适用于不同地区的遥感数据

3. 降低人工标注成本

4. 可解释性逐渐增强（如 Attention Heatmap 可视化）

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