MMLGNet: Cross-Modal Alignment of Remote Sensing Data using CLIP

📄 arXiv: 2601.08420v1 📥 PDF

作者: Aditya Chaudhary, Sneha Barman, Mainak Singha, Ankit Jha, Girish Mishra, Biplab Banerjee

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-13

备注: Accepted at InGARSS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MMLGNet：利用CLIP进行遥感数据跨模态对齐，实现语义理解

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 遥感图像 视觉-语言模型 对比学习 语义理解 高光谱图像 激光雷达

📋 核心要点

  1. 现有遥感数据融合方法难以有效融合多源异构数据，缺乏语义层面的理解能力。
  2. MMLGNet利用CLIP的视觉-语言模型，通过对比学习将遥感数据与自然语言语义对齐。
  3. 实验表明，MMLGNet在两个基准数据集上优于多种纯视觉方法，验证了语言监督的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多模态框架——多模态语言引导网络(MMLGNet)，旨在利用CLIP等视觉-语言模型，将高光谱成像(HSI)和激光雷达(LiDAR)等异构遥感模态与自然语言语义对齐。随着多模态地球观测数据的日益普及，迫切需要能够有效融合光谱、空间和几何信息，并实现语义级理解的方法。MMLGNet采用模态特定的编码器，并通过双向对比学习，在共享潜在空间中将视觉特征与手工制作的文本嵌入对齐。受CLIP训练范式的启发，我们的方法弥合了高维遥感数据和语言引导解释之间的差距。值得注意的是，MMLGNet通过简单的基于CNN的编码器实现了强大的性能，在两个基准数据集上优于几种已建立的多模态纯视觉方法，证明了语言监督的显著优势。代码可在https://github.com/AdityaChaudhary2913/CLIP_HSI 获取。

🔬 方法详解

问题定义：遥感领域存在大量多模态数据，如高光谱图像和激光雷达数据，如何有效地融合这些异构数据，并赋予其语义理解能力是一个关键问题。现有的多模态遥感数据融合方法通常依赖于纯视觉特征，缺乏与自然语言的关联，难以进行高级语义推理和理解。

核心思路：本文的核心思路是借鉴CLIP的视觉-语言对齐能力，将遥感图像的视觉特征与自然语言描述的语义信息对齐。通过学习一个共享的潜在空间，使得视觉特征和文本特征能够相互关联，从而实现对遥感数据的语义理解。这种方法利用了自然语言的先验知识，可以有效地提高遥感数据分析的准确性和可解释性。

技术框架：MMLGNet的整体框架包括以下几个主要模块：1) 模态特定编码器：分别用于提取高光谱图像和激光雷达数据的视觉特征。这些编码器可以是简单的CNN结构，也可以是更复杂的深度学习模型。2) 文本编码器：用于将自然语言描述转换为文本嵌入。本文采用手工制作的文本嵌入。3) 对比学习模块：通过双向对比学习，将视觉特征和文本嵌入对齐到共享的潜在空间中。该模块使用对比损失函数，鼓励相似的视觉-文本对在潜在空间中靠近，而不相似的视觉-文本对远离。

关键创新：MMLGNet的关键创新在于将CLIP的视觉-语言对齐思想引入到遥感领域，并成功地应用于多模态遥感数据的融合和语义理解。与传统的纯视觉方法相比，MMLGNet利用了自然语言的语义信息，可以更好地理解遥感图像的内容和含义。此外，MMLGNet采用简单的CNN编码器，也能取得良好的性能，表明了语言监督的有效性。

关键设计：MMLGNet的关键设计包括：1) 双向对比学习：同时学习视觉到文本和文本到视觉的映射关系，从而提高对齐的准确性。2) 对比损失函数：使用InfoNCE损失函数，鼓励相似的视觉-文本对在潜在空间中靠近，而不相似的视觉-文本对远离。3) 模态特定编码器：针对不同的遥感模态，设计不同的编码器结构，以更好地提取各自的特征。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

MMLGNet在两个基准数据集上取得了优于多种纯视觉方法的性能。实验结果表明，即使使用简单的CNN编码器，MMLGNet也能有效地将遥感数据与自然语言语义对齐，证明了语言监督在遥感数据分析中的重要作用。该方法为多模态遥感数据融合提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

MMLGNet可应用于智慧城市建设、环境监测、农业估产等领域。通过将遥感数据与自然语言描述相结合，可以实现更智能化的遥感图像解译和分析，例如自动识别农作物类型、监测森林火灾、评估城市绿化覆盖率等。该研究有助于提升遥感技术的应用价值，为相关领域的决策提供更可靠的依据。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose a novel multimodal framework, Multimodal Language-Guided Network (MMLGNet), to align heterogeneous remote sensing modalities like Hyperspectral Imaging (HSI) and LiDAR with natural language semantics using vision-language models such as CLIP. With the increasing availability of multimodal Earth observation data, there is a growing need for methods that effectively fuse spectral, spatial, and geometric information while enabling semantic-level understanding. MMLGNet employs modality-specific encoders and aligns visual features with handcrafted textual embeddings in a shared latent space via bi-directional contrastive learning. Inspired by CLIP's training paradigm, our approach bridges the gap between high-dimensional remote sensing data and language-guided interpretation. Notably, MMLGNet achieves strong performance with simple CNN-based encoders, outperforming several established multimodal visual-only methods on two benchmark datasets, demonstrating the significant benefit of language supervision. Codes are available at https://github.com/AdityaChaudhary2913/CLIP_HSI.