一种面向多时相遥感影像的时空谱联合自监督特征提取方法及系统

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摘要

本发明公开一种面向多时相遥感影像的时空谱联合自监督特征提取方法及系统，属于遥感影像处理与计算机视觉技术领域，包括：获取任意长度的遥感影像时间序列；利用共享权重的提取网络提取每时相影像的深度特征；通过多任务自监督学习网络联合优化时空谱特征表示，其中时间动态建模模块解耦长期趋势与季节周期，光谱语义一致性学习模块在频域进行增强以提升鲁棒性，空间特征对齐模块通过特征匹配实现像素级对应；最终得到高质量的时空谱联合特征表示。本发明无需人工标注，能够处理不规则时间序列，对云层遮挡、光谱扰动和空间位移具有强鲁棒性，所提取的特征可广泛应用于变化检测、生态系统分类等下游任务。

附图

附图 1