本研究提出了一种名为DynamicVis的动态视觉感知基础模型，旨在提升遥感图像分析的泛化能力。该模型结合动态区域感知技术，增强了跨任务知识迁移能力，提高了高分辨率遥感图像的处理效率，并在多个任务中展现出良好的灵活性和效率。

本研究评估了五种基于深度学习的交互式分割模型在遥感图像分析中的性能，并开发了一个名为 RSISeg 的在线工具。RSISeg 具有较强的交互性、可修改性和适应性。

该文介绍了GeoAgent框架，用于遥感图像分析。该框架自适应地捕捉图像块外的合适尺度上下文信息，并通过尺度控制代理进行尺度选择动作来切换分割网络的尺度和上下文分支，实现了多尺度图像块特征的提取和融合。实验证明GeoAgent在大规模制图应用中优于传统分割方法。