論文の概要: Remote Sensing Image Intelligent Interpretation with the Language-Centered Perspective: Principles, Methods and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06832v1
• Date: Sat, 09 Aug 2025 05:10:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.571211
• Title: Remote Sensing Image Intelligent Interpretation with the Language-Centered Perspective: Principles, Methods and Challenges
• Title（参考訳）: 言語中心の視点によるリモートセンシング画像のインテリジェント解釈:原理,方法,課題
• Authors: Haifeng Li, Wang Guo, Haiyang Wu, Mengwei Wu, Jipeng Zhang, Qing Zhu, Yu Liu, Xin Huang, Chao Tao,
• Abstract要約: このレビューは、視覚中心から言語中心のリモートセンシング解釈へのパラダイムシフトを提唱する。 本稿では,Large Language Models(LLM)を認知中心として扱う,リモートセンシング解釈のための言語中心のフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.227376537555717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The mainstream paradigm of remote sensing image interpretation has long been dominated by vision-centered models, which rely on visual features for semantic understanding. However, these models face inherent limitations in handling multi-modal reasoning, semantic abstraction, and interactive decision-making. While recent advances have introduced Large Language Models (LLMs) into remote sensing workflows, existing studies primarily focus on downstream applications, lacking a unified theoretical framework that explains the cognitive role of language. This review advocates a paradigm shift from vision-centered to language-centered remote sensing interpretation. Drawing inspiration from the Global Workspace Theory (GWT) of human cognition, We propose a language-centered framework for remote sensing interpretation that treats LLMs as the cognitive central hub integrating perceptual, task, knowledge and action spaces to enable unified understanding, reasoning, and decision-making. We first explore the potential of LLMs as the central cognitive component in remote sensing interpretation, and then summarize core technical challenges, including unified multimodal representation, knowledge association, and reasoning and decision-making. Furthermore, we construct a global workspace-driven interpretation mechanism and review how language-centered solutions address each challenge. Finally, we outline future research directions from four perspectives: adaptive alignment of multimodal data, task understanding under dynamic knowledge constraints, trustworthy reasoning, and autonomous interaction. This work aims to provide a conceptual foundation for the next generation of remote sensing interpretation systems and establish a roadmap toward cognition-driven intelligent geospatial analysis.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像解釈の主流パラダイムは、視覚中心のモデルによって長い間支配されてきた。 しかし、これらのモデルはマルチモーダル推論、セマンティック抽象化、インタラクティブな意思決定を扱う際に固有の制限に直面している。 最近の進歩は、リモートセンシングワークフローにLarge Language Models (LLM)を導入しているが、既存の研究は主に下流のアプリケーションに焦点を当てており、言語の認知的役割を説明する統一的な理論的な枠組みが欠如している。 このレビューは、視覚中心から言語中心のリモートセンシング解釈へのパラダイムシフトを提唱する。 人間の認知のグローバルワークスペース理論(GWT)からインスピレーションを得て,LLMを認識,タスク,知識,行動空間を統合し,統一的な理解,推論,意思決定を可能にする認知中心として扱う,リモートセンシング解釈のための言語中心のフレームワークを提案する。 まず、リモートセンシング解釈における中核的認知要素としてのLLMの可能性について検討し、その上で、統合されたマルチモーダル表現、知識関連、推論と意思決定など、技術的な課題を要約する。 さらに,グローバルなワークスペース駆動型解釈機構を構築し,言語中心のソリューションが各課題にどう対処するかを考察する。 最後に、マルチモーダルデータの適応的アライメント、動的知識制約下でのタスク理解、信頼できる推論、自律的相互作用の4つの視点から将来の研究方向性を概説する。 本研究の目的は、次世代のリモートセンシング解釈システムの概念基盤を提供し、認識駆動型知的地理空間分析に向けたロードマップを確立することである。

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