التطبيع الإشعاعي النسبي هو تقنية أساسية لتحليل الاستشعار عن بعد متعدد الأطياف الزمني، لكن الطرق التقليدية غالبًا ما تكون محدودة عند التعامل مع التشوهات غير الخطية، والتداخلات الشاذة، وظروف تغطية الأرض غير المتجانسة. استجابةً لهذه التحديات، قدمت هذه الورقة إطارًا احتماليًا قائمًا على الانتشار، حيث يتم نمذجة عدم التناسق الإشعاعي كمزيج من البقايا الحتمية والاضطرابات العشوائية. في هذا الإطار، تحاكي العملية الأمامية من خلال تراكب الضوضاء المهيكلة والعشوائية خصائص المصادر المتعددة لتشوه الإشعاع، بينما تعتمد العملية العكسية على استراتيجية تحسين متغيرة ذات هدفين، مما يعيد بناء التناسق الإشعاعي مع الاحتفاظ بالتفاصيل الأصلية للصورة، محققًا بذلك نمذجة دقيقة للتشوهات الإشعاعية المعقدة على المستوى الرياضي. التصميم الأساسي هو شبكة انتباه فضائية-طيفية، والتي تعزز استجابة الشرائح الحيوية والتركيب النصي المحلي ديناميكيًا خلال عملية استخراج الميزات من خلال دمج وحدات انتباه مزدوجة للمجال الفضائي والطيفي، مما يحقق القبض الفعال على علاقات التبعيات بين الشرائح والسياقات المكانية متعددة المقاييس. لتعزيز قدرة النموذج على التكيف في البيئات المعقدة، تم تطوير استراتيجية معالجة مسبقة قائمة على مؤشر التشابه الهيكلي، يتم من خلالها اختيار مناطق ثابتة مزيفة تلقائيًا لتوجيه التدريب، مما يقلل بشكل فعال من تدخلات التغيرات الأرضية ويعزز تمثيلية عينات التدريب واستقرار تقارب النموذج. أظهرت التجارب الشاملة على مجموعة بيانات سنتين 2 Sentinel متعددة الأطياف الزمنية أن الطريقة المقترحة تتفوق باستمرار على الطرق المرجعية من حيث مؤشرات التقييم الكمي، حيث تحقق دقة تصحيح إشعاعي أعلى ونقاوة طيفية أفضل، بالإضافة إلى مزايا ملحوظة في تناسق مؤشر الغطاء النباتي والحفاظ على تفاصيل النسيج. بشكل عام، توفر شبكة الانتشار هذه حلاً عمليًا للتطبيع الإشعاعي النسبي للصور الاستشعارية على نطاق واسع، ويمكن توسيعها مستقبلاً لتشمل دمج المستشعرات المتعددة وتحليل السلاسل الزمنية.

التطبيع الإشعاعي النسبي;نموذج الانتشار;آلية الانتباه;التعلم العميق