植被是社区环境的重要组成部分,具有滞尘,缓解温室效应,改善空气质量等重要生态作用。遥感影像已经成为区域植被信息提取和监测一种常用手段,无人机航空影像一般仅包含红、绿、蓝三种波段,可在短期内获取较大范围地面信息,在信息的分类与快速更新方面具有很大优势,已成为快速小范围信息提取的主要数据来源。在城市区域中受到高大地物（如写字楼、大厦等）影响会有一部分植被信息被阴影区域覆盖,阴影区域存在会影响植被信息提取的精度,因此,本文从非阴影区域和阴影区域两部分研究植被信息提取方法,综合非阴影区域植被信息提取结果和非阴影区域植被提取结果整体提高城市可见光航空影像的植被信息提取精度。非阴影区域植被信息提取现阶段主要利用可见光植被指数,可见光植被指数在大面积植被区域或简单地物背景下植被信息提取效果较好,但是在复杂背景下植被信息提取效果不太理想;阴影区域植被信息提取需要解决两个问题,即阴影检测和阴影消除,在阴影修复的基础下再选取合适的方法进行阴影区域植被信息提取;本文针对上述植被信息提取存在的问题进行研究,具体研究成果如下:（1）非阴影区域植被信息提取。针对可见光植被指数进行植被信息提取时植被与水体、植被与阴影区分度不高的问题,提出了以对象为单元结合可见光植被指数、亮度值和纹理方差信息知识规则的方法,实验结果表明本文方法区分植被与水体、植被与阴影的效果更好,植被提取的总体精度超过90%、kappa系数接近0.8,且相应的错分及漏分精度更低,植被提取结果较为完整。（2）阴影检测。本文基于彩色不变模型法进行阴影检测,针对彩色空间易将水体、蓝色地物误检为阴影区域的问题,提出一种面向对象RGB-C1C2C3的方法进行阴影检测,实验证明面向对象RGB-C1C2C3方法阴影提取效果较好,不会将水体及偏蓝色地物误检为阴影区域,阴影准确度及总体精度达到90%,阴影区域提取效果较好。（3）阴影消除。本文基于颜色恒常理论进行阴影消除,对几个常用的颜色恒常算法进行研究区影像的阴影消除实验,结果证明Shades of Gray算法阴影消除效果较好,利用该方法进行阴影消除后植被区域的光谱间关系信息还原较好,有利于阴影区域植被信息提取。（4）阴影区域植被信息提取。在阴影检测及消除基础上,分析阴影消除后地物的光谱反应曲线,选择可见光植被指数VDVI分别在像素级和对象级层次下进行阴影区域植被信息提取,实验证明采用面向对象下可见光植被指数方法提取阴影区域植被信息的效果更好,能够一定程度上提取阴影区域植被信息。