Agentic AI in Remote Sensing: Foundations, Taxonomy, and Emerging Systems
作者: Niloufar Alipour Talemi, Julia Boone, Fatemeh Afghah
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-05
备注: Accepted to the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2026, GeoCV Workshop
💡 一句话要点
综述性论文：遥感领域Agentic AI的基础、分类与新兴系统研究
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Agentic AI 遥感 地球观测 多智能体系统 规划机制 检索增强生成 地理空间智能
📋 核心要点
- 现有遥感分析方法依赖静态深度学习模型，缺乏复杂地理空间工作流所需的顺序规划和工具编排能力。
- 本文提出对遥感领域Agentic AI进行全面综述，并构建统一的分类法，区分单智能体和多智能体系统。
- 论文分析了Agentic AI的架构基础，包括规划机制、检索增强生成和记忆结构，并探讨了未来发展方向。
📝 摘要（中文）
地球观测分析的范式正在从静态深度学习模型转向自主的Agentic AI。尽管最近的视觉基础模型和多模态大型语言模型在表征学习方面取得了进展，但它们通常缺乏复杂地理空间工作流程所需的顺序规划和主动工具编排能力。本综述首次全面回顾了遥感领域的Agentic AI。我们提出了一个统一的分类法，区分了单智能体副驾驶和多智能体系统，同时分析了规划机制、检索增强生成和记忆结构等架构基础。此外，我们回顾了新兴的基准，这些基准将评估从像素级精度转移到轨迹感知推理的正确性。通过批判性地检查基础、安全性和编排方面的局限性，这项工作概述了开发稳健、自主的地理空间智能的战略路线图。
🔬 方法详解
问题定义：遥感图像分析正面临从传统的静态深度学习模型向更智能、自主的Agentic AI转型的挑战。现有方法在处理复杂地理空间工作流程时，缺乏有效的顺序规划和主动工具编排能力，难以适应动态变化的环境和任务需求。
核心思路：本文的核心思路是对遥感领域的Agentic AI进行系统性的梳理和分析，构建统一的分类体系，并深入探讨其架构基础。通过分析现有方法的优势和局限性，为未来Agentic AI在遥感领域的应用提供指导。
技术框架：本文的框架主要包括以下几个部分：首先，对Agentic AI在遥感领域的应用进行概述，并定义了单智能体副驾驶和多智能体系统两种主要类型。其次，深入分析了Agentic AI的架构基础，包括规划机制、检索增强生成和记忆结构。然后，回顾了新兴的基准，这些基准用于评估Agentic AI在遥感任务中的性能。最后，讨论了Agentic AI在遥感领域面临的挑战和未来的发展方向。
关键创新：本文的主要创新在于首次对遥感领域的Agentic AI进行了全面的综述和分类，并提出了一个统一的分类体系。此外，本文还深入分析了Agentic AI的架构基础，并回顾了新兴的基准，为该领域的研究提供了有价值的参考。
关键设计：本文主要关注Agentic AI的整体架构和设计原则，并未涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。然而，文章强调了规划机制、检索增强生成和记忆结构在Agentic AI中的重要性，并讨论了它们在遥感应用中的潜在价值。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文重点在于对遥感领域Agentic AI的系统性综述，并未提供具体的实验结果。然而，文章回顾了新兴的基准，这些基准旨在评估Agentic AI在遥感任务中的轨迹感知推理能力，这标志着遥感图像分析的评估标准正在从像素级精度向更高级的智能推理转变。
🎯 应用场景
Agentic AI在遥感领域具有广泛的应用前景，例如灾害监测、环境评估、城市规划和农业管理等。通过自主规划和工具编排，Agentic AI可以更高效、更准确地分析遥感数据，为决策者提供更有价值的信息。未来，Agentic AI有望成为遥感领域的重要技术支撑，推动地理空间智能的发展。
📄 摘要（原文）
The paradigm of Earth Observation analysis is shifting from static deep learning models to autonomous agentic AI. Although recent vision foundation models and multimodal large language models advance representation learning, they often lack the sequential planning and active tool orchestration required for complex geospatial workflows. This survey presents the first comprehensive review of agentic AI in remote sensing. We introduce a unified taxonomy distinguishing between single-agent copilots and multi-agent systems while analyzing architectural foundations such as planning mechanisms, retrieval-augmented generation, and memory structures. Furthermore, we review emerging benchmarks that move the evaluation from pixel-level accuracy to trajectory-aware reasoning correctness. By critically examining limitations in grounding, safety, and orchestration, this work outlines a strategic roadmap for the development of robust, autonomous geospatial intelligence.