本研究提出利用段落任意模型（SAM）进行无人机影像的树冠实例分割，以改善树木种植项目的监测效果。经过调优后，结合数字表面模型（DSM）信息，显著提高了预测准确性。

本研究提出了一种端到端的计算机视觉和深度学习框架，用于从无人机影像中提取地理参考车辆轨迹。该框架在密集城市环境中显著提高了车辆检测与跟踪的精度和一致性，为智能交通系统的发展提供了重要资源。