🛰️ 遥感¶
🔬 ICLR2026 · 5 篇论文解读
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- Earth-Agent: Unlocking the Full Landscape of Earth Observation with Agents
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Earth-Agent是首个基于MCP工具生态的地球观测Agent框架，统一了RGB和光谱遥感数据，通过动态调用104个专家工具实现跨模态、多步骤、定量时空推理，配套提出的Earth-Bench基准包含248个专家任务和13,729张图像，实验证明Earth-Agent远超通用Agent和遥感MLLM。
- Measuring the Intrinsic Dimension of Earth Representations
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首次系统度量地理隐式神经表示（Geographic INR）的内在维度（ID），发现256-512维嵌入的真实ID仅2-10维；冻结嵌入空间的高ID与好的下游性能正相关，而监督任务头激活空间的低ID与高性能正相关，揭示了「代表性 vs 任务对齐」的双重机制。
- Spectral Gaps and Spatial Priors: Studying Hyperspectral Downstream Adaptation Using TerraMind
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研究未经高光谱预训练的多模态地理空间基础模型 TerraMind 能否通过通道适配策略（朴素波段选择 vs. SRF 分组）有效适配高光谱下游任务，结果表明朴素波段选择一致优于物理感知的 SRF 方法，但性能差距随任务光谱复杂度增大而扩大。
- TAMMs: Change Understanding and Forecasting in Satellite Image Time Series with Temporal-Aware Multimodal Models
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提出 TAMMs——首个统一框架，在单一 MLLM-扩散架构中联合执行卫星图像时间序列的时序变化描述（TCD）和未来图像预测（FSIF），通过时序适配模块（TAM）唤醒冻结 MLLM 的时序推理能力，并通过语义融合控制注入（SFCI）机制将变化理解转化为生成控制信号。
- Task-free Adaptive Meta Black-box Optimization
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提出 ABOM——一种无需预定义训练任务的自适应元黑盒优化器，通过将进化算子（选择、交叉、变异）参数化为可微注意力模块，在优化过程中利用自生成数据在线更新参数，在合成基准和无人机路径规划上实现零样本竞争性能。