From Model Transfer to Knowledge Generalization： Research Progress of Transfer Learning in Quantitative Remote Sensing Inversion

ZHANG Lifu; ZHAO Shuxin; LIU Yongxin; SUN Xuejian; TONG Qingxi

doi:10.13203/j.whugis20260044

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From Model Transfer to Knowledge Generalization： Research Progress of Transfer Learning in Quantitative Remote Sensing Inversion

Photogrammetry and Remote Sensing | 更新时间：2026-11-05

- From Model Transfer to Knowledge Generalization： Research Progress of Transfer Learning in Quantitative Remote Sensing Inversion
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 51, Issue 8, Pages: 1630-1645(2026)
- 作者机构：
  
  1.中国科学院空天信息创新研究院，北京，100094
  2.中国科学院大学，北京，100049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20260044
  CLC： P237
- Received：03 February 2026，
  
  Published：05 August 2026
- 稿件说明：
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张立福,赵淑馨,刘永欣，等.从模型迁移到知识泛化：定量遥感反演中的迁移学习研究进展[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(8):1630-1645.

ZHANG Lifu,ZHAO Shuxin,LIU Yongxin,et al.From Model Transfer to Knowledge Generalization: Research Progress of Transfer Learning in Quantitative Remote Sensing Inversion[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(8):1630-1645.
张立福,赵淑馨,刘永欣，等.从模型迁移到知识泛化：定量遥感反演中的迁移学习研究进展[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(8):1630-1645. DOI：10.13203/j.whugis20260044

ZHANG Lifu,ZHAO Shuxin,LIU Yongxin,et al.From Model Transfer to Knowledge Generalization: Research Progress of Transfer Learning in Quantitative Remote Sensing Inversion[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(8):1630-1645. DOI：10.13203/j.whugis20260044

摘要

遥感定量反演是地表环境监测与资源评估的关键技术。传统反演算法受分布一致性假设的限制，且受限于样本数量少、分布偏移等问题，跨域泛化能力有限。迁移学习为应对上述问题提供了有效途径，并在定量遥感反演中的应用得到广泛关注。首先，系统阐述了迁移学习的基本概念，对协变量偏移、先验偏移与概念偏移三类分布差异及其在遥感中的表现形式等进行了系统分类与总结。接着，从迁移策略角度出发，归纳总结了主流迁移学习方法的研究思路和适用场景。然后，通过对迁移学习在植被、水环境、土壤和大气等领域定量遥感反演场景的文献分析，探讨了迁移学习在定量遥感领域的应用成效，分析了面临的问题和挑战。最后对迁移学习技术的发展趋势进行了展望，以期为今后的相关研究提供参考。

Abstract

Quantitative remote sensing inversion aims to estimate surface parameters using satellite observations

which play a crucial role in environmental monitoring and resource assessment. This process involves pixel-level estimation of continuous variables that describe surface structure

function

and state

offering high spatial precision essential for accurate environmental analysis. However

traditional quantitative inversion algorithms often assume consistent distribution between the training and application domains and are heavily reliant on large

representative datasets. As a result

model generalization performance can degrade when faced with spatiotemporal distribution shifts or data scarcity. Transfer learning

an approach that involves transferring knowledge from a source domain to a target domain

offers a promising solution to this problem. This method has gained increasing popularity in the field of quantitative remote sensing as it enables models to adapt to new domains with limited data by leveraging knowledge from similar domains. First

a systematic review of transfer learning applications in quantitative remote sensing inversion is provided

starting with an explanation of the basic concepts of transfer learning. The review classifies and summarizes three main types of distribution shifts: covariate shift

prior shift

and concept shift

and discusses how these shifts manifest in remote sensing. This offers a comprehensive understanding of the challenges and solutions associated with applying transfer learning in this field. Second

a detailed classification and summary of transfer learning solution strategies are provided from a methodological perspective. Third

a literature analysis evaluates the use of transfer learning across various remote sensing domains

including vegetation

aquatic environments

soils

and the atmosphere. The review emphasizes the effectiveness of transfer learning in addressing issues such as data scarcity and domain adaptation

providing valuable insights into the practical challenges and successes encountered. Finally

future trends in transfer learning technology are explored

with suggestions for ongoing research and development to further enhance its applicability in remote sensing tasks.

关键词

Keywords

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