视觉-语言预训练（Vision-and-Language Pre-training, VLP）模型近年来受到广泛关注。通过在特定数据集上进行微调，这些模型在多种任务中均展现出显著的性能提升。然而，对VLP模型进行全量微调不仅消耗大量计算资源，还带来显著的环境影响。此外，由于遥感（Remote Sensing, RS）数据持续更新，全量微调在实际应用中往往难以实现。为应对这一挑战，本文研究了一种参数高效迁移学习（Parameter-Efficient Transfer Learning, PETL）方法，旨在高效、有效地将自然域的视觉-语言知识迁移至遥感领域，应用于图像-文本检索任务。为此，本文做出以下贡献：1）我们构建了一个新颖且复杂的PETL框架，用于遥感图像-文本检索（Remote Sensing Image-Text Retrieval, RSITR）任务，该框架包含预训练的CLIP模型、一个多模态遥感适配器（multimodal remote sensing adapter），以及一种混合多模态对比学习（Hybrid Multi-modal Contrastive, HMMC）目标函数；2）针对遥感数据中模态内相似性较高的问题，我们设计了一种简单而有效的HMMC损失函数，有效缓解了因数据特性带来的语义混淆问题；3）我们对基于PETL的遥感图像-文本检索任务进行了全面的实证研究。实验结果表明，所提出的方法具有良好的前景和巨大的实际应用潜力；4）我们在RSITR任务上对多种前沿的PETL方法进行了基准测试。所提出的模型仅包含0.16M可训练参数，相较于全量微调实现了98.9%的参数压缩，显著降低了训练成本。在检索性能上，相比传统方法提升7%–13%，并达到甚至超越全量微调的水平。本研究为遥感视觉-语言任务提供了新的思路与有价值的实践启示，推动了高效、可持续的遥感多模态学习技术的发展。