一种基于Pléiades Neo超高分辨率多光谱卫星影像的城市绿化树种分类方法

本发明公开了一种基于Pléiades Neo超高分辨率多光谱卫星影像的城市绿化树种分类方法。本发明基于Pléiades Neo影像采用NDVI阈值法快速识别城市植被区；运用Unet 3+模型分离阴影区与光照区植被；结合超像素分割算法并引入加权词典与注意力机制构建阴影区树种分类集成模型，有效提升分类精度；利用深度学习算法对光照区进行树种分类并制作整体树种分布图。本发明针对高分辨率影像中阴影干扰问题，结合深度学习算法深度挖掘潜在信息，发展了一套综合考虑光照区与阴影区植被光谱特点的树种分类方案，为城市绿化的精细管理提供更加精准可行的树种分布获取途径，还为城市生态系统健康评估与规划提供重要的数据支持。