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摘要
针对传统的露天矿区植被覆盖度变化检测方法存在的监测信息不完整、目标区域边缘模糊等问题，提出一种将改进DeepLabV3+和注意力机制相结合的矿区植被覆盖度变化检测方法，即M-CS-DeepLabV3+模型检测方法。该方法引入带有扩张卷积的MobileNetV2降低DeepLabV3+模型的网络参数量和计算量，从而提高植被区域目标检测的精度和效率，同时运用改进的DeepLabV3+优化模型，实现对矿区植被状况的遥感监测与分析。结果表明，该方法可对矿区植被受损状况进行时序检测，且分割效果完整准确，检测准确率达到86.16%,速度可达68帧/s,可为露天矿区植被变化检测和生态环境治理提供有效依据。
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