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申请/专利权人：矿业大学(北京)内蒙古研究院

摘要：本发明公开了一种多源遥感数据土壤水分反演方法和系统，包括：获取多种遥感数据并进行预处理，从不同数据源中提取土壤水分相关特征，并构建数据集，利用伪孪生网络结构进行特征提取和编码，采用卷积和交叉注意力机制增强特征表达，使用标记数据集对模型进行训练和验证，应用训练好的模型进行土壤水分反演，输出土壤水分反演结果。本发明的优点是：提高反演精度，增强空间解析度，减少不确定性，提升适用性，为资源管理和环境保护提供支持。

主权项：1.一种多源遥感数据土壤水分反演方法，其特征在于，包括以下步骤：A、多源数据预处理并构建多源特征数据集，包括以下子步骤：A1.多源影像数据的获取，包括：Sentinel-1数据、Sentinel-2数据、LandSat8数据和DEM数据；A2.对A1的数据进行预处理；A3.影像特征提取，包括：提取SAR特征，包括：提取入射角、VV和VH极化的后向散射系数，计算散射系数组合VV+VH、VH-VV、VV×VH和VHVV，以及入射角的cosθ和sinθ；提取光谱特征，从Sentinel-2影像中提取10个光谱波段，计算NDVI、EVI、NDWI、LSWI的光谱特征及纹理特征；A4.构建特征集合，基于Sentinel-1、Sentinel-2、LandSat8和DEM数据计算得到特征图像；A5.获取标签与参考数据；标签分为：林草地、水域、建设用地、裸露土地、矿区和修复治理区六类进行样本的标注；参考数据为：土壤水分和地表温度；B、基于伪孪生网络的特征编码与选择，包括以下子步骤：B1.网络基础结构设计：网络基础结构：包含矿区用地分类子网络、地表温度反演子网络和土壤水分反演子网络，采用伪孪生的ResNet50作为主干网络，三个分支任务不共享参数；B2.特征提取：从输入特征图像块，利用ResNet50进行特征提取，并在stage2中插入收缩自编码器进行特征选择；B3.收缩自编码器降维和优选：通过收缩自编码器对高维度的输入特征进行编码和解码；C、多层次引导的特征增强，包括以下子步骤：C1.浅层特征的卷积注意力机制增强：通道注意力机制：包括全局最大池化和全局平均池化函数并行应用；结果通过多层感知器层生成两个特征矩阵，这些矩阵相加后通过Sigmoid函数计算出通道注意力权重，然后与输入特征图像相乘实现通道注意力增强；空间注意力机制：对输入特征图像应用全局最大池化和全局平均池化函数，得到两个特征图像；它们串联后经过卷积和Sigmoid函数计算，得到每个像素点的空间注意力权重，然后与输入特征图像相乘实现空间注意力增强；C2.深层特征的多头交叉注意力增强：利用多头注意力机制在深层特征中学习特征之间的关系，提取更综合和全局的土壤水分特征表示；将特征映射到不同的子空间Query、Key、Value，执行缩放点积注意力运算，最终融合输出；C3.全连接层输出估算结果：构建全连接层输出网络的估算结果，将特征映射到最终的输出空间；每个特征元素作为输入，通过全连接操作得到最终的输出结果；D、利用数据集对网络模型进行训练，包括以下子步骤：使用训练集对网络进行训练，并在验证集上检验每次迭代后模型的精度，采用berHu函数计算全局估计误差，矿区用地分类网络采用交叉熵损失函数，设置迭代训练次数；E、应用训练的多尺度网络模型进行土壤水分反演，包括：输入测试数据集：将测试数据集输入到训练好的网络模型中，获取反演结果；精度评价：使用决定系数、均方根误差和平均绝对误差评价反演结果。

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