【摘 要】
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为解决传统DeepLabv3+算法在遥感影像变化检测上出现的边缘目标分割不精确、分类结果差的问题，提出了一种改进DeepLabv3+的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先，基于深度分离卷积与空洞卷积构建了DeepLabv3+模型，大大降低了模型的计算量和参数量。其次，通过引入异感受野改进池化金字塔结构，同时在解码器模块中加入多尺度特征张量，对中间流结构进行残差改造，优化Xception骨干网络，并通
【基金项目】
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国家自然科学基金（61806209）；
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为解决传统DeepLabv3+算法在遥感影像变化检测上出现的边缘目标分割不精确、分类结果差的问题，提出了一种改进DeepLabv3+的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先，基于深度分离卷积与空洞卷积构建了DeepLabv3+模型，大大降低了模型的计算量和参数量。其次，通过引入异感受野改进池化金字塔结构，同时在解码器模块中加入多尺度特征张量，对中间流结构进行残差改造，优化Xception骨干网络，并通过设置权重系数对网络通道进行权重配置优化，从而改进DeepLabv3+模型。最后，采用非生成性和生成性样本扩充方法构建数据集，并通过实验对比分析了所提方法的检测精度与泛化性能。实验结果表明，所提方法能够有效改善图形的输出分辨率和细节特征，具有良好的泛化性能和较高的检测准确率，且与其他对比方法相比，所提方法的图像检测准确率较高，整体精度指标最高可达96.4%。
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