Dual-Task Interactive Learning for Unsupervised Spatio-Temporal–Spectral Fusion of Remote Sensing Images的代码

"双任务交互式学习对于遥感图像时空谱融合的无监督方法"是一种利用深度学习技术处理遥感数据的高级策略。这种代码通常涉及卷积神经网络（CNN）的联合训练，其中包含两个任务：一是对时空特征的学习，另一个是对光谱特征的分析。它通过让模型同时处理空间、时间序列和光谱信息来增强特征融合。

这类代码的核心通常包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：加载并标准化遥感数据集，可能需要分割成时空片段。
2. 模型架构：设计一个包含空间流、时间流和光谱流的模块，比如U-Net、LSTM或其他适合处理时空序列的结构。
3. 双任务损失函数：定义一个综合考虑两个任务的损失函数，如交叉熵加权的总和。
4. 交互学习：通过梯度更新相互影响，空间流可以指导光谱流理解更丰富的上下文，反之亦然。
5. 无监督学习：因为没有标注数据，可能会使用自监督策略，如预测下一个时间步、重构输入等。

具体的Python代码库如PyTorch、TensorFlow或Keras中可能的样子会像这样：

import torch.nn as nn
from unet import UNet #假设这是自定义的空间+光谱融合Unet

class DSTSF(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DSTSF, self).__init__()
        self.spatial_unet = UNet(spatial_input_channels=... #空间通道数
        self.temporal_lstm = LSTM( ... #定义时间序列部分
        # 光谱分支可以类似地定义

    def forward(self, x_spatiotemporal):
        spatial_out = self.spatial_unet(x_spatiotemporal[:, :, :, :])
        temporal_out = self.temporal_lstm(x_spatiotemporal[:, :, :, -1]) #只取最后一维作为时间序列输入
        # 进行融合操作（例如concatenation）
        fused_output = torch.cat([spatial_out, temporal_out], dim=-1)
        return fused_output

# 使用交叉熵等损失函数 + 学习率衰减策略
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练循环
    outputs = model(inputs)
    loss = loss_fn(outputs, targets) # 假设targets是无标签的目标输出
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()