Относительная радиационная нормализация является базовой технологией многовременного анализа дистанционного зондирования, однако традиционные методы часто ограничены при обработке нелинейных искажений, выбросов и неоднородных условий земной поверхности. Для решения этих задач в статье предложена вероятностная модель на основе диффузии, в которой радиационная неоднородность моделируется как комбинация детерминированных остатков и случайных возмущений. В данной модели прямой процесс имитирует множественные источники радиационных искажений посредством наложения структурированного и случайного шума, а обратный процесс опирается на двухцелевую вариационную оптимизацию, восстанавливая радиационную согласованность при сохранении деталей исходного изображения, обеспечивая тем самым тонкую математическую модель сложных радиационных искажений. Основной архитектурой является пространственно-спектральная сеть внимания, которая динамически усиливает реакции ключевых спектральных диапазонов и локальных текстурных структур в процессе извлечения признаков, объединяя пространственные и спектральные модули внимания для эффективного захвата междиапазонных зависимостей и мультимасштабного пространственного контекста. Для повышения адаптивности модели в сложных сценариях разработана предобработка на основе индекса структурного сходства, которая автоматически выбирает стабильные псевдонеизменяемые области для направления обучения модели, эффективно снижая влияние изменений объектов и улучшая представительность обучающих выборок и стабильность сходимости модели. Комплексные эксперименты на многовременном наборе данных Sentinel-2 показали, что предложенный метод стабильно превосходит существующие сравнительные подходы по количественным метрикам, обеспечивая не только более высокую точность радиационной коррекции и спектральную достоверность, но и существенные преимущества в согласованности вегетационных индексов и сохранении текстурных деталей. В целом, данная диффузионная сеть предоставляет практическое и адаптивное решение для относительной радиационной нормализации больших дистанционно-зондирующих изображений и может быть расширена на многодатчиковой фьюжн и временной анализ.

Относительная радиационная нормализация;Диффузионная модель;Механизм внимания;Глубокое обучение