Mixture-of-Experts in Remote Sensing: A Survey

arXiv cs.CV / 4/7/2026

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Key Points

  • リモートセンシングではセンサ種別の多様性や地球観測データの時空間ダイナミクスにより解析・解釈が難しく、その課題に対してMixture-of-Experts(MoE)が有効な枠組みとして位置づけられている。
  • 本サーベイはリモートセンシングにおけるMoEの初めての系統的概観として、基本原理、主要アーキテクチャ設計、幅広いリモートセンシング課題での適用例を整理している。
  • 既存研究の進展はあるものの、コミュニティに包括的レビューが不足していた点を補い、研究の俯瞰と設計選択の指針を提供することを目的としている。
  • 将来トレンドもまとめることで、リモートセンシング領域でMoEをさらに発展させるための研究・技術革新を促す意図が示されている。

Abstract

Remote sensing data analysis and interpretation present unique challenges due to the diversity in sensor modalities and spatiotemporal dynamics of Earth observation data. Mixture-of-Experts (MoE) model has emerged as a powerful paradigm that addresses these challenges by dynamically routing inputs to specialized experts designed for different aspects of a task. However, despite rapid progress, the community still lacks a comprehensive review of MoE for remote sensing. This survey provides the first systematic overview of MoE applications in remote sensing, covering fundamental principles, architectural designs, and key applications across a variety of remote sensing tasks. The survey also outlines future trends to inspire further research and innovation in applying MoE to remote sensing.