近日，武汉大学携手蚂蚁集团，在遥感技术领域取得了突破性进展，共同推出了升级版的语义增强遥感大模型SkySense++。这一成果在《自然·机器智能》这一国际权威学术期刊上得以发表，引起了广泛关注。
SkySense++的问世，是为了解决当前遥感基础大模型在复杂多变的地球观测场景中遇到的一系列挑战。例如，多模态遥感影像数据的融合效果不理想、下游任务微调需要依赖大量数据、以及对遥感语义信息的挖掘不够深入等。为此，研究团队在原有SkySense模型的基础上，进行了深入研发，推出了这一全新版本。
在研发过程中，SkySense++利用了来自11个卫星载荷的2700万组多模态遥感影像数据，通过两阶段渐进式学习的方式完成了预训练。这一创新性的方法，有效减轻了大模型对复杂微调流程和大量标注数据的依赖，显著提升了其实用性和泛化能力。
为了全面评估SkySense++的性能，研究团队在农业、林业、灾害管理等7个领域的12种典型地球观测任务中进行了实验。实验结果显示，SkySense++在这些任务中均展现出了卓越的性能，远超其他模型。与当前最先进的方法相比，在全量微调分类与检测任务上，SkySense++的平均精度提升了4.79%；在少样本提示分割任务上，其平均交并比更是提升了14.08%。
值得注意的是，SkySense++的前身SkySense曾在国际计算机视觉领域顶级会议CVPR上发表，并在2024年世界人工智能大会上亮相。而此次推出的SkySense++，在农业生产评估、灾害应急响应、国土资源监测等任务中，不仅性能更为优异、稳定，还新增了免微调部署能力，进一步提升了其实用价值。
SkySense++的成功研发，标志着我国在遥感技术领域取得了又一重要里程碑。这一创新性的大模型，不仅解决了当前遥感基础大模型面临的诸多挑战，还为未来的地球观测任务提供了更为强大、高效的技术支持。我们有理由相信，随着SkySense++的广泛应用，遥感技术将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的发展贡献更多力量。
