在大數據與大模型技術的雙重推動下，遙感圖像解譯領域正經歷一場范式變革。從早期依賴模型結構設計的傳統路徑，逐漸轉向"基礎模型+微調"的創新模式，這種轉變在土地調查、農業監測、海洋導航等關鍵應用中展現出顯著優勢。面對小樣本數據、長尾目標識別以及算力受限等現實挑戰，微調技術憑借其低成本、高效率的特性，成為突破技術瓶頸的核心手段。

技術演進呈現清晰的脈絡：早期全參數微調通過解凍大部分模型參數實現跨任務遷移，但存在計算成本高昂的缺陷；隨后發展的參數高效微調（PEFT）技術，通過適配器、提示學習、重參數化等方法，在保持預訓練模型主體參數凍結的前提下，僅對少量新增模塊進行訓練。當前領域正邁向混合微調階段，通過統一框架整合多種PEFT技術，實現多模態數據與多任務場景的協同適配。

清華大學胡事民院士團隊聯合多所高校及科研機構，在CVMJ期刊（影響因子18.3）發表的綜述論文，系統梳理了遙感微調技術的發展軌跡。研究團隊將現有技術體系劃分為六大范式：適配器微調通過插入輕量級模塊實現任務適配；提示微調利用可學習向量引導模型輸出；重參數化方法（如LoRA）通過低秩分解優化權重更新；混合微調整合多種技術優勢；部分微調選擇性地解凍模型局部參數；改進型微調則通過優化訓練策略提升性能。

在應用實踐層面，多項代表性研究展現了技術創新的深度。AiRs團隊開發的SCA空間上下文適配器與SRA語義響應適配器，有效提升了遙感圖像的空間信息處理能力；RSPrompter提出的鏈式思維提示方法，通過多步推理設計解決了復雜場景下的目標識別難題；LoRA-NIR技術針對近紅外波段進行專項優化，而MSF-SAM模型則通過融合適配器與LoRA技術，實現了道路、水體等地物的高精度分割。這些創新成果驗證了微調技術與遙感任務特性深度融合的可行性。

研究團隊系統整理了光學、SAR、高光譜等多元傳感器數據集，覆蓋去霧處理、變化檢測、語義分割等典型任務，為技術驗證提供了豐富的數據支撐。針對當前技術發展的瓶頸，綜述提出了九個重點研究方向：包括面向小樣本場景的高效微調方法、超分辨率等新興任務的應用拓展、遙感專用基礎模型的性能優化、結合多尺度特征的定制化微調策略，以及混合微調框架的理論研究等。

在技術實現層面，研究揭示了參數高效微調的關鍵突破點。重參數化技術通過將權重更新量分解為低秩矩陣乘積，使可訓練參數數量減少90%以上；提示微調技術僅需優化0.1%的模型參數即可實現任務適配；混合微調框架通過動態組合不同技術模塊，在保持計算效率的同時提升了模型泛化能力。這些技術特性使其特別適用于遙感領域數據獲取成本高、場景復雜度大的特點。