一种稀土矿区复垦植被识别的多通道目标检测方法

本发明公开了一种稀土矿区复垦植被识别的多通道目标检测方法，旨在解决复杂自然环境下复垦植被监测的技术难题。通过改进YOLOv8模型，本发明引入了CAGP‑SPPF和C2f_DynamicConv两个核心模块，显著提升了对多光谱信息的学习和表达能力，利用无人机获取高分辨率多光谱遥感影像，并进行预处理以构建数据集。在模型结构方面，CAGP‑SPPF模块结合了通道注意力机制与全局池化技术，C2f_DynamicConv模块则采用了动态卷积核设计，优化了跨通道特征交互机制。该方法不仅能够精准识别稀土矿区内的复垦植被，特别是在应对地形起伏、阴影干扰问题时展现了出色的鲁棒性。本发明为矿区生态修复提供了强有力的技术支撑，具有广泛的应用前景。