본 논문은 초고해상도(UHR) 원격 감지 영상(RSI) 분석에 대한 새로운 접근 방식인 ImageRAG for RS를 제안한다. 기존의 원격 감지 다중 모달 대규모 언어 모델(RSMLLM)은 UHR RSI의 방대한 공간 및 문맥 정보를 처리하는 데 어려움을 겪는데, ImageRAG는 UHR 영상을 표준 입력 크기로 변경 시 발생하는 정보 손실 문제와 원본 크기로 처리 시 발생하는 토큰 제한 문제를 해결한다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 기반으로, 질의와 관련된 UHR 영상의 가장 관련성 높은 부분만 선택적으로 검색하고 집중함으로써, 효율적이고 정확한 분석을 가능하게 한다. 빠른 경로와 느린 경로를 통해 효율성과 효과성을 높였으며, GitHub에 코드를 공개할 예정이다.