摘要

地球观测卫星数据的可获取性与精度不断提升，为工业界和政府机构均带来了广阔的应用机遇。然而，这也对能够在全球范围内高效处理时间序列数据的方法提出了迫切需求。在借鉴近期利用多头自注意力机制对遥感时间序列进行分类的研究基础上，本文提出对时间注意力编码器（Temporal Attention Encoder）的改进方法。在所提出的网络结构中，时间输入的各个通道被分配至多个紧凑的并行注意力头中，每个注意力头专注于提取高度特化的时序特征，随后将这些特征拼接为单一的表示向量。实验结果表明，该方法在公开获取的卫星影像数据集上，相较于其他先进的时序分类算法，取得了更优的性能表现，同时显著减少了模型参数量，并降低了计算复杂度。