京津冀生态文明发展研究院助理研究员么嘉棋以第一作者身份在生态环境知名期刊ECOLOGICAL INDICATORS发表题为《A spatio-temporal prediction model theory based on deep learning to evaluate the ecological changes of the largest reservoir in North China from 1985 to 2021》（IF=6.263）的研究论文。论文以天津师范大学京津冀生态文明发展研究院、自然资源部国土卫星遥感应用中心、德累斯顿工业大学、防灾科技学院为完成单位，由““十三五”民用航天技术预研项目(多波束激光地形探测雷达及其应用技术，D040105)”支持。

图1 E3D-LSTM Network示意图

对于长时间序列卫星遥感影像数据分析而言，由于大气、光照、传感器测量误差等因素导致的异常值是不可忽视的，而传统算法难以有效恢复影像真实值。针对于此，该研究提出一种时空变化预测深度学习模型，用于发现、并修正长时间序列数据中的无效值与异常值，并对1985-2021年密云水库流域的landsat数据RSEI反演结果进行校正、分析。相关结论，对长时间序列卫星遥感影像数据分析，以及区域生态评价、可持续发展规划有重要意义。

图2 基于时空预测网络校正缺失值

图3 1985-2021年密云水库流域RSEI时空变化

全文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470160X22010913?via%3Dihub#s0065