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城市绿地是生态文明建设的重要组成部分,绿地信息提取是城市绿地规划和建设的基础和前提。遥感影像分割是绿地信息分类提取的关键步骤,选择合适的影像分割方法能有效提高城市绿地提取精度。传统的遥感分割方法分割结果中边缘锯齿现象严重,与绿地实地边界相差较大,不符合绿地信息提取的要求。本文以高分辨率的WorldView影像为数据源,使用深度学习网络DeepLab-v3+对城市绿地进行分割研究,在分割基础上进行城市绿地信息提取。同时,本研究将该网络模型的分割和分类结果与基于Ostu、MeanShift、FNEA分割