論文の概要: Towards Faithful Reasoning in Remote Sensing: A Perceptually-Grounded GeoSpatial Chain-of-Thought for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22221v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 11:34:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.39307
• Title: Towards Faithful Reasoning in Remote Sensing: A Perceptually-Grounded GeoSpatial Chain-of-Thought for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: リモートセンシングにおける忠実な推論に向けて:視覚・言語モデルのための知覚的空間的連鎖
• Authors: Jiaqi Liu, Lang Sun, Ronghao Fu, Bo Yang,
• Abstract要約: リモートセンシングにおける視覚言語モデル(VLM)は、複雑な分析タスクで失敗することが多い。 我々は、知覚的に周囲の地理空間的連鎖(Geo-CoT)を紹介する。 Geo-CoTは、リモートセンシング分析を検証可能なマルチステッププロセスとしてモデル化するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.021952962029165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) in remote sensing often fail at complex analytical tasks, a limitation stemming from their end-to-end training paradigm that bypasses crucial reasoning steps and leads to unverifiable outputs. To address this limitation, we introduce the Perceptually-Grounded Geospatial Chain-of-Thought (Geo-CoT), a framework that models remote sensing analysis as a verifiable, multi-step process. We instill this analytical process through a two-stage alignment strategy, leveraging Geo-CoT380k, the first large-scale dataset of structured Geo-CoT rationales. This strategy first employs supervised fine-tuning (SFT) to instill the foundational cognitive architecture, then leverages Group Reward Policy Optimization (GRPO) to refine the model's reasoning policy towards factual correctness. The resulting model, RSThinker, outputs both a final answer and its justifying, verifiable analytical trace. This capability yields dominant performance, significantly outperforming state-of-the-art models across a comprehensive range of tasks. The public release of our Geo-CoT380k dataset and RSThinker model upon publication serves as a concrete pathway from opaque perception towards structured, verifiable reasoning for Earth Observation.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングにおける視覚言語モデル(VLM)は、しばしば複雑な分析タスクで失敗する。 この制限に対処するために、リモートセンシング分析を検証可能な多段階プロセスとしてモデル化するフレームワークであるPerceptually-Grounded Geospatial Chain-of-Thought (Geo-CoT)を導入する。 構造化されたGeo-CoT合理性の最初の大規模データセットであるGeo-CoT380kを利用して、2段階のアライメント戦略によってこの分析プロセスを注入する。 この戦略はまず、基本的な認知アーキテクチャを取り入れるために教師付き微調整(SFT)を使用し、次に、グループリワードポリシー最適化(GRPO)を活用して、事実の正しさに対するモデルの推論ポリシーを洗練させる。 結果のモデルであるRSThinkerは、最終的な答えと正当で検証可能な分析トレースの両方を出力する。 この能力は圧倒的なパフォーマンスをもたらし、包括的なタスクの範囲で最先端のモデルよりも大幅に優れています。 公開されたGeo-CoT380kデータセットとRSThinkerモデルは、不透明な知覚から地球観測への具体的な経路として機能する。

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