التطبيع الإشعاعي النسبي هو تقنية أساسية في تحليل الاستشعار عن بُعد متعدد الأزمان، لكن الطرق التقليدية غالباً ما تواجه قيوداً عند التعامل مع التشوهات غير الخطية، والتداخلات الناتجة عن القيم الشاذة، وظروف التغطية السطحية غير المتجانسة. لمواجهة هذه التحديات، قدم هذا البحث إطار احتمالي قائم على الانتشار، حيث يتم نمذجة عدم اتساق الإشعاع كمزيج بين البواقي الحتمية والاضطرابات العشوائية. في هذا الإطار، تحاكي العملية الأمامية التشوهات الإشعاعية من خلال تراكب الضوضاء المهيكلة والعشوائية، بينما تعتمد العملية العكسية على استراتيجية تحسين متغير ذو هدفين، تتيح إعادة بناء اتساق الإشعاع مع الحفاظ على تفاصيل الصورة الأصلية، مما يحقق نمذجة دقيقة للتشوهات الإشعاعية المعقدة على المستوى الرياضي. التصميم الأساسي هو شبكة انتباه طيفية-مكانية، التي تدمج وحدات انتباه مكانية وطيفية لتعزيز استجابة الحزام الحرج والبنية النسيجية الموضعية بشكل ديناميكي أثناء استخراج الميزات، مما يمكن من التقاط فعال للعلاقات عبر الأحزمة والسياق المكاني متعدد المقاييس. ولتعزيز قدرة النموذج على التكيف في المشاهد المعقدة، تم تصميم استراتيجية معالجة مسبقة تستند إلى مؤشر التشابه الهيكلي، والتي توجه تدريب النموذج من خلال اختيار تلقائي للمناطق الزائفة المستقرة، مما يقلل بفعالية من التداخل الناتج عن تغييرات العناصر الأرضية ويعزز تمثيلية عينات التدريب واستقرار التقارب. أظهرت التجارب الشاملة على مجموعة بيانات Sentinel-2 متعددة الأزمان أن الطريقة المقترحة تتفوق باستمرار على الطرق المقارنة في مؤشرات التقييم الكمي، حيث توفر دقة تصحيح إشعاعي أعلى وأصالة طيفية محسنة، فضلاً عن مزايا ملحوظة في اتساق مؤشر الغطاء النباتي والحفاظ على تفاصيل النسيج. إجمالاً، توفر شبكة الانتشار هذه حلاً عملياً لتطبيع الإشعاع النسبي لصور الاستشعار عن بُعد واسعة النطاق، ويمكن توسيعها مستقبلاً لتشمل اندماج مستشعرات متعددة وتحليل السلاسل الزمنية.

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