本申请一种基于AI的小区改造设计辅助方法及系统，涉及智能辅助领域，其首先获取待改造小区的包含近红外波段的多光谱卫星图像，并对其进行图像增强处理。接着，对增强图像进行植被区域掩膜分割，识别出植被覆盖区。基于此掩膜图像，进一步提取植被的纹理和颜色特征，生成植被健康状况图像。随后，结合植被区域掩膜图像与健康状况图像，量化绿地空间分布及各项绿化指标，得到全面的绿化评估结果。最后，将评估结果进行可视化展示，便于直观理解。该方法有效提升了植被识别精度，解决了传统方法中因噪声和辐射不一致导致的误差问题，实现了高效、准确的绿化评估。本申请一种基于AI的小区改造设计辅助方法及系统，涉及智能辅助领域，其首先获取待改造小区的包含近红外波段的多光谱卫星图像，并对其进行图像增强处理。接着，对增强图像进行植被区域掩膜分割，识别出植被覆盖区。基于此掩膜图像，进一步提取植被的纹理和颜色特征，生成植被健康状况图像。随后，结合植被区域掩膜图像与健康状况图像，量化绿地空间分布及各项绿化指标，得到全面的绿化评估结果。最后，将评估结果进行可视化展示，便于直观理解。该方法有效提升了植被识别精度，解决了传统方法中因噪声和辐射不一致导致的误差问题，实现了高效、准确的绿化评估。