基于多尺度对比学习的太阳动力学观测数据预训练方法

本发明公开了一种基于多尺度对比学习的太阳动力学观测数据预训练方法，属于图像智能处理技术领域。本发明包括：对SDO观测数据进行预处理，构建自编码器与对比学习结合的预训练框架，包含重建损失与三层次对比目标：全局时间索引的类标记对齐、位置一致的跨模态补丁对齐、及同一时刻图像内的空间判别约束；采用签名对数强度变换与同步几何增强，兼容CNN/ViT骨干，输出模态不变且物理感知的多粒度表征。本发明训练的模型可作为太阳图像分析的统一视觉骨干，支持通道翻译与缺测插补、事件分类与预报、分割与检索等应用，减少标注与算力需求并提升精度与鲁棒性，适用于太阳物理研究与空间天气业务中的多任务迁移与快速落地部署。