综述：遥感领域状态空间模型研究综述：进展、挑战与未来方向

《Science China-Information Sciences》：State space models meet remote sensing: a survey

　　摘要状态空间模型（SSMs）专为长程建模而设计，具有线性计算复杂度，并在捕捉长距离依赖关系方面表现出强大的能力。在遥感领域，SSMs因其在应对密集视觉预测、多模态遥感数据和时间序列遥感数据等特有挑战时的有效性而受到广泛关注，同时也推动了定制化架构的显著进步。本研究对遥感领域中基于SSM的方法进行了全面综述，涵盖了自SSMs首次引入该领域以来的大部分相关研究。我们提供了多维度分析，考察了SSM在遥感任务中的应用，并探讨了架构设计方面的进展。本研究不仅综合了基于SSM研究的快速发展，还指出了关键挑战与未来机遇。通过提供详细的视角，本研究旨在为遥感研究人员提供基础性资源，并给出可操作的见解，以促进这一不断发展的领域的进一步进步。我们将持续跟踪相关研究，地址为https://github.com/QinzheYang/Awesome-RS-State-Space-Model。摘要状态空间模型（SSMs）专为长程建模而设计，具有线性计算复杂度，并在捕捉长距离依赖关系方面表现出强大的能力。在遥感领域，SSMs因其在应对密集视觉预测、多模态遥感数据和时间序列遥感数据等特有挑战时的有效性而受到广泛关注，同时也推动了定制化架构的显著进步。本研究对遥感领域中基于SSM的方法进行了全面综述，涵盖了自SSMs首次引入该领域以来的大部分相关研究。我们提供了多维度分析，考察了SSM在遥感任务中的应用，并探讨了架构设计方面的进展。本研究不仅综合了基于SSM研究的快速发展，还指出了关键挑战与未来机遇。通过提供详细的视角，本研究旨在为遥感研究人员提供基础性资源，并给出可操作的见解，以促进这一不断发展的领域的进一步进步。我们将持续跟踪相关研究，地址为https://github.com/QinzheYang/Awesome-RS-State-Space-Model。