近日，中國(guó)科學(xué)院海洋研究所李曉峰研究員團(tuán)隊(duì)在遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)補(bǔ)全研究中取得突破性成果。其研究成果以“GDCM: Generalized Data Completion Model for Satellite Observations”為題，發(fā)表于遙感領(lǐng)域國(guó)際期刊 Remote Sensing of Environment（SCI一區(qū)，影響因子11.1）。
研究團(tuán)隊(duì)提出了一種適用于多源遙感數(shù)據(jù)的通用補(bǔ)全模型：GDCM（Generalized Data Completion Model）。該模型基于時(shí)空卷積與注意力機(jī)制融合的深度學(xué)習(xí)框架，成功解決了衛(wèi)星軌道覆蓋間隙與云層遮擋導(dǎo)致的數(shù)據(jù)缺測(cè)問題，可高精度重建海表溫度、風(fēng)速、水汽、云液態(tài)水、降水率等關(guān)鍵海氣變量，顯著提升了遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)的完整性與實(shí)用性。
圖1 GDCM模型結(jié)構(gòu)圖
GDCM模型以連續(xù)7天的觀測(cè)序列為輸入，通過雙尺度編碼–解碼結(jié)構(gòu)捕捉局地與大尺度特征，利用注意力機(jī)制篩選關(guān)鍵時(shí)空依賴。實(shí)驗(yàn)表明，GDCM在復(fù)雜海洋環(huán)境下仍保持高穩(wěn)定性，補(bǔ)全精度顯著優(yōu)于傳統(tǒng)插值方法與現(xiàn)有AI模型，并在多類型、跨平臺(tái)遙感數(shù)據(jù)補(bǔ)全任務(wù)中均表現(xiàn)出優(yōu)異性能，具備良好的通用性和魯棒性。
此外，GDCM采用逐步加深缺測(cè)比例的訓(xùn)練策略，使模型先理解完整場(chǎng)，再逐步適應(yīng)嚴(yán)重缺測(cè)情境，有效提升了泛化能力。以熱帶不穩(wěn)定波區(qū)域?yàn)槔珿DCM幾乎消除了預(yù)測(cè)偏差，重建效果穩(wěn)定可靠。
圖2 GDCM模型補(bǔ)全熱帶不穩(wěn)定波區(qū)域結(jié)果圖
本成果不僅在技術(shù)層面上推動(dòng)了遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)智能重建方法的發(fā)展，也為未來氣候變化監(jiān)測(cè)、臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)、極端事件識(shí)別等高時(shí)空分辨率應(yīng)用場(chǎng)景提供了有力工具。
該論文第一作者為中國(guó)科學(xué)院海洋研究所王浩宇博士，李曉峰研究員為通訊作者，合作者還包括博士生周寅飛。研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金和嶗山實(shí)驗(yàn)室“十四五”重大項(xiàng)目支持。
