地球観測衛星データのアクセス可能性と精度が高まるにつれて、産業界および国家機関の両者にとって大きな機会が生まれています。しかし、こうしたデータを全球規模で時系列データとして効率的に処理できる手法の開発が求められています。近年、リモートセンシング時系列データの分類にマルチヘッド自己注意（multi-headed self-attention）機構を活用した研究が進んでいますが、本研究ではその手法を基に「時系列注意エンコーダー（Temporal Attention Encoder）」の改良を提案します。本ネットワークでは、時系列入力のチャネルを複数のコンパクトな注意ヘッドに並列に分配し、それぞれのヘッドが高度に特化した時系列特徴を抽出します。その後、これらの特徴量を連結して単一の表現に統合します。提案手法は、公開されている衛星画像データセットにおいて、他の最先端時系列分類アルゴリズムを上回る性能を発揮しつつ、パラメータ数を大幅に削減し、計算複雑度も低減しています。