地球信息科学学报

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百度街景和GSENet模型相结合的兰州市绿视率时空变化分析

许新元, 牛磊

地球信息科学学报, 2025, 27(4): 994-1010. DOI: 10.12082/dqxxkx.2025.240544

技术阶段	具体方法	优势	局限	文献编号
传统人工方法	Photoshop、GIMP、激光雷达扫描等	操作直观，可人工校正	需人工干预，处理效率低，结果易受主观影响	[25]、[26]
自动化算法	HSL色彩空间模型、RGB波段特性	自动化程度高，处理速度快	易错误识别非植被元素，精度不稳定	[27、[28]
深度学习方法	UNet、PSPNet、PSANet、DeepLab等	识别精度高，处理效率高，可批量处理	需大量训练数据，计算资源要求高，地面植被识别较差	[20]、[30] [32]-⇓⇓⇓[36]

表1 GVI计算方法对比分析

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