VEI-Agent: Generating Visual Exploratory Interfaces for remote sensing interpretation

doi:10.1016/j.knosys.2026.116675

VEI-Agent: Generating Visual Exploratory Interfaces for remote sensing interpretation

2026-07-01

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DOI：10.1016/j.knosys.2026.116675

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遥感（RS）图像的探索性解释是一个开放性的过程，需要用户从多角度和尺度灵活探索图像内容。尽管近年来基于大型语言模型的遥感（LLM-RS）方法实现了自然语言驱动的解释，但它们主要依赖纯文本对话。这种交互范式对探索性解释效率不高，因为用户必须反复重新表述查询以遍历不同视角和尺度并整合碎片化信息。为解决此局限性，我们识别了三种遥感探索性解释的基本模式，并提出视觉探索性界面代理（VEI-Agent）来支持这些模式。给定遥感图像和用户指令，VEI-Agent生成自适应的多视图界面，支持跨视角和尺度的图形交互。具体而言，它采用以LLM为中心的架构。图像信息被提取并映射到语言空间，LLM在此联合推理图像信息和用户指令，生成文本解释和界面设计决策。这些决策被渲染为包含协调文本、表格和图表的交互界面，并具备语言驱动的适应性。全面实验表明，VEI-Agent在解释质量和交互效率方面优于现有LLM-RS方法，同时显著降低了用户的认知负荷。

Keyword:

Remote sensing

Exploratory interpretation

Large language model

Visual interactive interface

VEI-Agent: Generating Visual Exploratory Interfaces for remote sensing interpretation

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