本技术涉及领域，具体而言，涉及一种土壤盐分反演方法、装置和电子设备。
背景技术：
1、盐碱地，也称为盐渍土，是指土壤表层积聚过多盐碱成分的土地类型，包括盐地、碱地、盐化土地和碱化土地。土壤盐渍化是指土壤表层盐分含量不断增加，超过某一限度的现象和过程。土壤盐渍化是严重的土地退化问题，属于土壤环境灾害的重要表现。土壤盐渍化的成因包括海水侵蚀、高地下水位和人类不合理开垦等自然和人为因素。准确监测耕地土壤盐分含量，是科学开发利用盐碱地、提高作物产量、保障国家粮食安全的前提。
2、传统土壤盐分调查以野外实测为主，工作量大且传统插值结果精度有限。基于机器学习和深度学习的土壤盐分反演方法在模型优化上存在瓶颈，在反演的精度上存在上升空间。
技术实现思路
1、本技术实施例的目的在于提供一种土壤盐分反演方法、装置和电子设备，通过整合多源遥感影像数据、自然环境要素等，构建丰富的土壤盐分反演数据集，利用多波段和多时序的遥感数据，通过深度学习技术建立深层线性神经网络。并且引入注意力机制，将自然环境要素耦合到土壤盐分反演模型中，筛选和强调对土壤盐分影响较大的关键时间和环境要素。
2、第一方面，本技术实施例提供一种土壤盐分反演方法，方法包括：从多源遥感数据中提取遥感影像特征、时序地学特征和空间地学特征；基于遥感影像特征和时序地学特征，计算多源遥感数据的土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重；将土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重，用于遥感影像特征和时序地学特征，得到一维注意力图；根据一维注意力图和空间地学特征，得到二维注意力图；基于二维注意力图，得到土壤盐分反演结果。
3、在上述实现过程中，本技术提供的土壤盐分反演方法通过整合多源遥感数据和自然环境要素，利用深度学习技术和注意力机制，大幅提升了土壤盐分反演的精度和稳定性。该土壤盐分反演方法能够动态监测土壤盐分的季节性变化和长期趋势，提供高空间分辨率的土壤盐分分布图，适用于不同地区和环境条件下的土壤盐分监测，增强了模型的可靠性和适用性，为科学开发利用盐碱地、提高作物产量、保障国家粮食安全提供了有力的技术支持。
4、可选地，在本技术实施例中，其中，多源遥感影像数据包括：多源遥感影像数据；从多源遥感数据中提取遥感影像特征、时序地学特征和空间地学特征，包括：从多源遥感影像数据中提取包括光谱特征和纹理特征的遥感影像特征。
5、可选地，在本技术实施例中，其中，多源遥感影像数据包括：地学时序数据和地学空间数据；从多源遥感数据中提取遥感影像特征、时序地学特征和空间地学特征，包括：从地学时序数据中提取包括降水量、气温的时序特征；从地学空间数据中提取包括土壤类型、作物种植信息和地形特征的空间地学特征。
6、在上述实现过程中，本技术能够从多源遥感影像数据中提取包括光谱特征和纹理特征在内的遥感影像特征，并结合地学时序特征和空间地学特征，形成丰富的土壤盐分反演数据集。有效整合了多源、多时序、多尺度的数据，提高了土壤盐分反演模型的精度和稳定性，能够动态监测土壤盐分的变化，提供高空间分辨率的土壤盐分分布图。
7、可选地，在本技术实施例中，基于遥感影像特征和时序地学特征，计算多源遥感数据的土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重，包括：对遥感影像特征和时序特征进行平均池化和全局最大池化，并将平均池化结果和全局最大池化结果进行特征融合，得到池化融合特征；将池化融合特征输入全连接层和激活函数，得到土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重。
8、在上述实现过程中，通过多种特征提取和池化方法，有效地捕捉了遥感数据中关于土壤盐分的重要信息，提高了特征的表达能力和鲁棒性。并利用全连接层和激活函数，实现了对土壤盐分波段和时间敏感性的精确建模，使得模型能够根据权重有效地调整对不同数据源的关注程度。
9、可选地，在本技术实施例中，将土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重，用于遥感影像特征和时序地学特征，得到一维注意力图，包括：分别基于土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重，获得土壤盐分波段敏感特征和土壤盐分时间敏感特征；融合土壤盐分波段敏感特征和土壤盐分时间敏感特征，得到土壤盐分敏感融合特征；将土壤盐分敏感融合特征输入全连接层和激活函数，得到一维注意力图。
10、在上述实现过程中，本技术实施例提供的土壤盐分反演方法，通过深度学习技术和注意力机制的应用，使得反演模型能够更全面、更精确地利用多源遥感数据，解决传统方法中数据丰富但信息利用率不高的问题，并增强了模型对土壤盐分空间和时间变化的感知能力。
11、可选地，在本技术实施例中，根据一维注意力图和空间地学特征，得到二维注意力图，包括：将一维注意力图和空间地学特征融合，得到时空融合特征；对时空融合特征使用空间注意力机制，以获得二维注意力图。
12、在上述实现过程中，本技术实施例提供的土壤盐分反演方法通过融合一维注意力图和空间地学特征，有效地结合了时间序列信息和空间分布特征，提高了模型对土壤盐分变化的感知能力。并进一步引入空间注意力机制，模型能够更加精确地区分不同地区和时间点的土壤盐分变化情况，从而提高了反演结果的空间分辨率和准确性。
13、可选地，在本技术实施例中，基于二维注意力图，得到土壤盐分反演结果，包括：对一维注意力图和二维注意力图进行解码，并在每个解码层，使用跳跃连接将相应的编码层特征图与当前解码层特征图进行融合；在解码网络的最后一层，对相应的编码层特征图与当前解码层特征图进行融合的结果进行卷积，得到土壤盐分反演结果。
14、在上述实现过程中，本技术提供的土壤盐分反演方法通过跳跃连接机制，有效地将编码层和解码层的特征信息结合起来，充分利用了高级语义特征和细节信息，提高了土壤盐分反演模型的预测准确性。通过在解码网络的最后一层应用卷积操作，进一步加强了特征的集成和处理能力，确保了最终生成的土壤盐分反演结果具有高分辨率和准确性。
15、第二方面，本技术实施例提供一种土壤盐分反演装置，该装置包括：特征提取模块、一维注意力模块、二维注意力模块和反演模块；特征提取模块用于从多源遥感数据中提取遥感影像特征、时序地学特征和空间地学特征；一维注意力模块用于基于遥感影像特征和时序地学特征，计算多源遥感数据的土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重；将土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重，用于遥感影像特征和时序地学特征，得到一维注意力图；二维注意力模块用于根据一维注意力图和空间地学特征，得到二维注意力图；反演模块用于基于二维注意力图，得到土壤盐分反演结果。
16、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器读取并运行所述程序指令时，执行上述土壤盐分反演方法任一实现方式中的步骤。
17、第四方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述可读取存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行上述土壤盐分反演方法任一实现方式中的步骤。
1.一种土壤盐分反演方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述多源遥感影像数据包括：多源遥感影像数据；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述多源遥感影像数据包括：地学时序数据和地学空间数据；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述遥感影像特征和时序地学特征，计算所述多源遥感数据的土壤盐分波段敏感权重和土壤盐分时间敏感权重，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述土壤盐分波段敏感权重和所述土壤盐分时间敏感权重，用于所述遥感影像特征和时序地学特征，得到一维注意力图，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述一维注意力图和所述空间地学特征，得到二维注意力图，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述二维注意力图，得到土壤盐分反演结果，包括：
8.一种土壤盐分反演装置，其特征在于，所述装置包括：特征提取模块、一维注意力模块、二维注意力模块和反演模块；
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器运行所述程序指令时，执行权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器运行时，执行权利要求1-7任一项所述方法中的步骤。
