结论：这一轮最值得补进雷达的是 CVPR 2026 Highlight 论文 Brewing Stronger Features: Dual-Teacher Distillation for Multispectral Earth Observation。它提出 DEO，用一个多光谱 EMA teacher 学 Sentinel-2 10 通道表示，再用冻结的光学 VFM teacher（默认 DINOv3）把 RGB 语义和 patch-level 结构蒸馏到同一个学生模型里。论文的关键信号不是“再训练一个遥感 backbone”，而是把通用视觉基础模型和多光谱 EO 基础模型之间的接口说清楚：如果目标是让 RGB 光学语义迁移到多光谱，预训练目标最好和 DINO/DINOv3 这类 contrastive self-distillation 范式对齐，而不是只靠 masked image modeling 做局部重建。

我按 2026-06-16 15:00 +08 检索公开来源，并过滤 SAR、PolSAR、InSAR、radar-only、microwave-only 与 SAR-optical fusion 主线工作。DEO 的训练主线是 fMoW-Sentinel / fMoW-RGB 的光学与 Sentinel-2 多光谱数据；论文确实在相关工作和对比方法中提到含雷达路线，但本篇只讨论它对非 SAR 光学/多光谱 GeoFM 的价值。同期本地文章已经覆盖 FusionRS、RATS、Gaze Heads、TTABC、Clay-CNN Hybrids、AI4Land、MaskWAM、GeoFM layer probing、CoastlineVLM、Stateful Visual Encoders、LG-SAM、VecLang、TerraBench、OSTB 等方向，因此这里不重复已有条目。