《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：Time continuous model sequence reconstruction for rice mapping under growth-constrained knowledge priors
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遥感大范围水稻制图面临高质量观测数据时空异质性、样本稀缺和模型可转移性有限等挑战。本研究提出了一种范式转换的框架，从传统的光谱数据重建转向在物候学知识约束下重建时间连续的分类模型序列。该方法通过学习分类模型参数的连续演化，实现了对任意日期观测数据的最佳处理和无样本模型稳健迁移。长时序（1984–2024）和中国、日本、意大利、美国等跨区域验证表明，本方法实现了高分类精度（OA > 0.95）和强大的泛化能力（相对误差 < 10%），为监测森林物候、土地退化等高度动态的地表过程提供了一种可扩展的解决方案。
水稻是全球近一半人口的主粮作物，但其种植伴随着巨大的淡水消耗和温室气体排放。因此，准确、长期的水稻制图对于区域和全球粮食安全、水资源优化及气候变化评估至关重要。遥感技术以其广阔的时空覆盖范围和成本效益，已成为农业监测不可或缺的工具。然而，大尺度水稻制图仍面临诸多挑战：首先是光学遥感数据受固定观测周期和云、雾、雪干扰，导致高质量观测数据稀缺且时空分布不均；其次是用于模型训练的实地样本获取成本高昂，常常面临样本不足的问题；再者，传统的分类模型往往局限于特定日期或特定区域，跨时、跨空间的迁移能力有限。
为了解决这些长期存在的难题，发表在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》上的这项研究，开创性地提出了一个全新的框架——从传统的光谱数据空间时间序列重建，转向在生长过程知识约束下进行时间连续的分类模型序列重建。研究人员认为，随着水稻生长，其冠层光谱反射率会动态变化，理论上，能最佳识别水稻的分类模型也应是“因时而异”的。因此，他们假设模型参数的演化轨迹是由这些反射率动态所驱动的。基于这一思想，本研究的目标是构建一个受水稻冠层光谱日变化率（定义为物候学知识）约束的时间连续模型序列。
为了实现这一目标，研究人员主要采用了几个关键技术方法：1. 模型参数演化与物候知识耦合：首先使用Savitzky-Golay (SG)滤波平滑水稻平均光谱曲线，并计算其日变化率作为物候约束。然后，采用逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型进行水稻识别，并在损失函数中引入一个关键的时序平滑约束项，将当前模型参数相对于前一个模型参数的变化率，与水稻冠层光谱特征的变化率联系起来，从而确保模型参数轨迹的生物物理真实性。2. 模型序列重建：对于样本不足的日期，不再重建缺失的光谱数据，而是直接重建缺失的分类模型。研究采用球形线性插值(Spherical Linear Interpolation, SLERP) 技术，在两个有充足数据训练出的模型参数向量之间进行插值。其核心创新在于，插值过程并非简单的线性，而是由公式(3)和(10)定义的、基于水稻冠层光谱累积变化率的非线性插值参数γ所控制，使得模型参数的演化与水稻的实际生长动态精确对齐。3. 自动水稻识别与集成：对于任一可用影像，使用对应日期的模型生成水稻发生概率图。通过自适应阈值（结合k-means聚类和0.2的保护性下限）将概率图二值化为水稻分布图。当同一地点在一个生长季内有多张可用影像时，使用多数投票法集成多期结果，生成最终的水稻分布图。
研究结果：
4.1. 模型序列重建结果
研究人员首先基于2024年东北地区的数据，计算了水稻冠层光谱特征的平滑变化轨迹及其累积变化曲线。结果显示，累积变化曲线并非直线，揭示了与真实物候模式更为一致的非均匀生长动态。随后，他们在样本充足的日期训练了独立的LR模型，并在物候知识约束下，通过SLERP插值重建了生长季内所有日期的连续模型参数序列。可视化结果表明，重建的模型参数序列呈现平缓的时间演化，与渐进式的生长动态保持一致，且大多数独立训练模型的训练精度超过0.9。
4.2. 制图结果
将模型序列应用于东北地区（1985-2024年）及美国加州、意大利皮埃蒙特与伦巴第、中国新疆伊犁、日本北海道等四个验证区（2020-2024年），生成了季节平均的水稻概率分布图和最终的水稻分布图。结果表明，在所有研究区，水稻区域的概率值普遍较高（通常>0.7），而非水稻区域的值则很低（一般<0.2），模型序列在跨区域应用中表现出良好的稳定性和区分能力，生成的田块边界清晰完整。
4.3. 水稻制图精度评估
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与地面真值样本对比：在东北地区2022和2024年的独立验证中，模型的总体精度(OA)均达到0.98，生产者精度(PA)和用户精度(UA)均表现优异，F1分数分别为0.94和0.92。
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与官方统计数据对比：从1984年至2023年，模型估算的水稻种植面积与省级、区域级的官方统计数据高度一致（R2=0.97），成功追踪了过去四十年东北地区水稻田急剧扩张的趋势。
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跨区域验证：在四个验证区（2020-2024年），估算面积与统计数据的相对误差均保持在±10%以内，证明了模型在无本地训练样本条件下的强大时空迁移能力。
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与已发表产品对比：在网格尺度（10 km × 10 km）上与最新的ESSD水稻数据集进行比较，除1985年外，1990-2023年间的R2值在0.76至0.95之间，2020年后R2更是保持在0.95以上，显示了高度一致性。
讨论与结论：
5.1. 不同模型序列重建方法的比较
与无约束的标准SLERP以及SAITS、DTS、FF等时间序列重建方法相比，本研究所提出的物候知识约束下的SLERP方法在插值日期上表现最佳。量化分析显示，物候约束使插值模型的ROC-AUC评分平均提升了8%。这证明，将物候学知识融入模型重建过程，能显著增强模型序列在水稻识别中的判别能力。
5.2. 模型参数与冠层光谱动态的时间关联
主成分分析(PCA)揭示，模型参数序列的第一主成分(PC1)与光谱特征序列的PC1高度相关（相关系数0.96，p < 0.001），其他成分间也存在显著关联。这强有力地证实了模型参数的时序演化与光谱特征变化存在内在联系，从而验证了所提出的物候约束模型序列的有效性。
5.3. 对不同Landsat传感器的泛化能力
通过分析1992年（Landsat 5早期）、2002年（Landsat 5中期）、2011年（Landsat 5晚期）、2015年（Landsat 8）和2022年（Landsat 9）的影像，发现所有年份/传感器的水稻概率直方图均呈现明显的双峰分布：非水稻区概率值始终低于0.2，水稻区则主要高于0.2。这表明重建的模型序列对不同时期的Landsat传感器均具有良好的鲁棒性和泛化能力。
本研究通过将物候知识作为软约束融入模型训练和插值过程，成功构建了一个与水稻生长动态同步演化的时间连续模型序列。这一“模型空间重建”的范式转换，从根本上解决了因观测数据稀疏、不规则导致的传统方法瓶颈。该方法不仅能高精度地处理任意日期的观测数据，更重要的是，它实现了无需本地训练样本的、稳健的跨区域和跨时相模型迁移，为长时序、大范围的水稻动态监测提供了一种高效、可靠的新工具。研究证明，当直接的高质量观测数据不连续时，在物候或地理知识约束下对分类逻辑本身的连续演化进行建模，是填补数据空白的一种强大替代方案。这一概念性转变为监测森林物候、土地退化等各种高度动态的地表过程提供了一个可扩展的解决方案，在这些领域中，时间一致性和物理可解释性至关重要。
