学术动态

利用状态驱动的时空建模重建复杂退化下的无云Sentinel-2时间序列

针对长时间序列卫星光学影像易受云层、模糊及传感器噪声等复杂退化因素影响，导致时序观测不连续、重建质量受限的问题，提出一种基于定向信息路由的状态驱动时空重建方法（STRIDE）。该方法通过状态感知定向信息路由机制，依据影像退化状态引导清晰观测向退化观测传递有效信息，抑制退化特征对信息聚合的干扰；构建流形映射时间演化机制，联合建模时间连续性与季节周期性，增强时序相关特征的选择与利用；设计非对称时空Transformer，根据影像退化程度和时间相关性动态调节注意力权重，实现具有方向性和时序约束的时空特征聚合。同时，引入辅助退化估计模块，并支持融合合成孔径雷达（SAR）等互补传感器数据，以提升复杂退化条件下长时间序列卫星影像重建的鲁棒性与时空一致性。