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作者：张昊;潘新;罗小玲;郜晓晶;
单位：内蒙古农业大学计算机与信息工程学院;
摘要：土壤盐碱化影响粮食产量，及时监测盐碱地的分布情况，做好盐碱化的治理对于保障粮食产量具有重要意义。本文提出了一种基于DeepLabV3+的深度学习改进方法监测盐碱地分布情况。该方法将主干网络替换为一种轻量的GhostNetV2网络，大幅减少模型的参数量；引入了一种高效的卷积模块RefConv（可重参数化）卷积，设计一个双分支的Bi-GhostBottleNeck模块增强对局部特征的关注。针对盐碱区域是难分类样本的问题，设计了一种混合损失函数，使模型更关注难分类样本。使用盐碱地遥感数据进行实验，相较于原始DeepLabV3+模型，平均交并比（mIoU）提高了3.08%。
关键词：深度学习;;语义分割;;盐碱地;;DeepLabV3+;;空洞空间池化金字塔
基金资助：国家自然科学基金项目(61962048);; 内蒙古自治区自然科学基金项目(2023LHMS06020,2023LHMS06014)
