本发明针对遥感监测植被数据准确度难以准确衡量的技术难题，提出了一种基于深度学习的遥感监测植被数据管理方法及系统。核心创新在于：通过深度学习构建阴影预测器和干旱胁迫预测器，分别识别地形遮挡阴影和干旱胁迫的区域分布；在此基础上，结合遥感像元尺寸，对小尺寸阴影区域和干旱胁迫区域对植被数据准确度的影响进行量化计算；最终对遥感监测数据进行准确度标识和分级管理。该方法解决了传统遥感数据处理中无法有效评估细微尺度阴影和干旱胁迫对数据准确性影响的问题，为数据使用者提供了数据真实性的科学判断依据。该系统可广泛应用于自然资源监测、生态环境评估、林业管理、农业遥感、智慧城市等场景，显著提升基于遥感监测数据的分析决策科学性和可靠性。本成果为发明专利授权，具有完整的技术方案，产业化路径清晰。