基于物理辅助多模态Transformer的遥感增强时间序列预测方法

本发明涉及遥感数据融合技术领域，且公开了基于物理辅助多模态Transformer的遥感增强时间序列预测方法，利用遥感数据的宏观覆盖优势和时空序列数据的高时间分辨率特性，充分利用二者互补信息来避免因上采样或下采样带来的信息丢失和重建误差，显著提升下游任务效果。该方法通过交叉Transformer对时序特征进行高效的处理的同时对遥感特征处理的效率同样很高，为了有效维持不同模态数据的特征分布特性，本发明采用针对各模态特设的专属参数配置方案，内部通过多头交叉注意力实现定向信息交换，允许一种模态选择性关注另一种模态的关键特征，显著提升了融合效率，实现两种模态特征的深度融合。