基于高清遥感影像的城区常绿植被提取方法

摘要

城区常绿植被的提取对于环境监测和可持续城市建设具有重要意义。针对现有可见光植被指数在环境适应性上的不足以及样本标注在植被分割中的重要作用，本文提出了一种顾及颜色理论和EfficientSAM的样本优化方法，旨在提升城区常绿植被的提取精度。该方法利用可见光波段的高清遥感影像，结合可见光植被指数对颜色的敏感性与EfficientSAM的提示功能对样本进行优化，将优化结果用于语义分割模型的训练，以有效实现常绿植被的精确提取。试验结果表明，本方法在m_I、m_P、m_R和m_F指标上分别可以达到83.83%、92.23%、89.72%和90.96%，相较于传统手工绘制样本的训练结果精度得到提高，并且该方法有效区分了水体中的植被与常绿植被，为可见光波段常绿植被的精确提取提供了有效参考。

关键词

城区常绿植被提取 / EfficientSAM / 颜色理论 / 深度学习