RESEARCH · DIRECTIONS
我们在关注的问题
以下是实验室的研究方向与开放问题，用来说明我们关心什么，而不是展示已经取得的成果。
- DIR. A RS-VLM
遥感视觉语言模型
通用视觉语言模型大多在自然照片上训练，俯视视角、尺度跨度与地物类别都与遥感影像差异明显。
OPEN QUESTIONS · 开放问题
- 模型能否稳定区分相似地物，例如裸地与施工场地、坑塘与水田？
- 在描述空间关系与数量时，模型何时会“编造”看似合理的细节？
- 如何让回答主动说明不确定性，而不是给出过度自信的判断？
- DIR. B SAR
合成孔径雷达影像理解
SAR 影像记录的是后向散射而不是可见光，散斑噪声、叠掩与阴影让它很难用直觉解读。
OPEN QUESTIONS · 开放问题
- 语言模型在缺少成像参数时，能对 SAR 影像做出多少可靠描述？
- 怎样的提问方式能引导模型区分成像伪影与真实地物？
- 光学与雷达影像的语言描述能否相互印证？
- DIR. C UAV
无人机低空影像分析
低空影像分辨率高、视角灵活，细粒度目标丰富，但也带来遮挡、透视变形与场景杂乱等问题。
OPEN QUESTIONS · 开放问题
- 在倾斜视角下，模型对目标尺度和距离的估计是否可信？
- 对话式追问能否帮助逐步定位并细化感兴趣区域？
- 高分辨率影像缩放后，哪些细节会丢失并影响回答？
论文与报告
目前还没有可以列出的公开成果。待有经过整理、可以公开的工作时，会在这里更新。