012024年，汪左团队联合多家机构构建物理散射模型引导的深度迁移学习框架，实现植被覆盖区高精度土壤水分反演，成果发表于《环境遥感》。
02研究生成473万组裸土微波散射模拟数据预训练神经网络，并创新设计三类特征迁移与四种微调策略组合，有效弥合理想模型与真实地表观测偏差。
03在中、美、欧多国跨区域测试中，交叉特征迁移搭配编码器冻结方案表现最优，反演精度与泛化能力均优于传统算法，支撑农业与生态应用。
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近日，安徽师范大学汪左副教授联合中国科学院空天信息创新研究院、河海大学、中国科学院青藏高原研究所等多家单位，构建了物理散射模型引导的土壤水分深度迁移学习反演框架，破解植被覆盖地表高空间分辨率土壤水分反演关键难题。相关成果刊发于遥感领域顶级期刊《环境遥感》。
土壤水分是维系陆地水循环、农业生产与生态稳定的核心要素。合成孔径雷达可实现全天时、全天候、高分辨率地表观测，是大范围土壤水分监测的重要手段。利用模型从遥感图像中推测出地表参数的过程被称为反演。但如何融合散射模型物理知识与深度学习非线性建模能力，摆脱实地观测参数限制，实现物理约束的高精度土壤水分遥感反演，成为学界亟待破解的关键难题。
针对这一难题，研究团队提出了一种物理散射模型引导的土壤水分深度迁移学习框架。研究人员首先利用AIEM+Oh散射模型，生成包含473万组参数组合的大规模裸土微波散射模拟数据库，将复杂的微波散射过程转化为可学习的物理先验知识，并以此预训练神经网络，从而将散射模型中的物理知识转化为可迁移的网络参数。
特征迁移和参数微调策略图。安徽师范大学供图
然而，理想化裸土散射模拟场景和野外真实植被覆盖地表散射特征存在显著差异，无法直接应用。
为此研究团队创新设计整体、独立、交叉三类特征迁移方案，搭配编码器、DNN多层网络冻结/解冻共四种微调策略，组合形成12套优化方案，搭建有效知识迁移通道，将学习自裸土散射模型的物理先验知识迁移至植被覆盖地表的卫星观测数据，并弥合理想模拟数据与真实地表卫星观测数据之间的偏差。
这套新框架无需实地测量地表粗糙度、植被参数，就能实现植被覆盖地表高精度土壤水分反演。
独立站点测试下最优迁移模型的精度表现。安徽师范大学供图
团队使用该框架选取奥地利、荷兰、美国、中国四国的四个不同气候、地形和植被条件的典型区域，开展训练、测试，并在罗马尼亚、德国、美国、中国等地环境相近开展跨区域测试，全面检验模型性能与泛化性。
结果显示，交叉特征迁移搭配编码器冻结为最优模型组合，既能保留散射模型的物理知识，又能够适应真实地表条件，在反演精度和区域泛化能力方面表现最佳，均优于等传统算法。
业内评价认为，该研究为解决土壤水分遥感反演领域传统物理模型应用受限和深度学习算法物理约束不足的问题提供了新的技术路径，可为农业水分管理、干旱监测、水文过程模拟和生态环境评估提供重要技术支撑。
作者：陈婉婉
