Este estudio tiene como objetivo investigar el impacto de diferentes condiciones ambientales en la estabilidad de las imágenes RGB en sitios ecológicos y las propiedades de anti-interferencia de las imágenes de vegetación en diferentes superficies subyacentes. Se utilizan tres tipos de vegetación, incluyendo caña de azúcar, bosque y karst (principalmente arbustos y hierba) para segmentar la vegetación verde utilizando aprendizaje automático, y se calculan los índices de vegetación RGB utilizando datos de canales de color. Luego, se estudia el efecto del clima, la estación y el período de tiempo en diferentes tipos de índices de vegetación, lo que proporciona referencias técnicas para la aplicación cuantitativa de los datos de imágenes RGB. Los resultados indican lo siguiente: Para la vegetación con alta densidad de dosel, el algoritmo de segmentación de aprendizaje automático SVM utilizado en este estudio es más aplicable, ya que la precisión de segmentación de imágenes RGB de caña de azúcar y bosque es significativamente mayor que la de karst. Para diferentes condiciones climáticas, la precisión de segmentación de imágenes RGB de caña de azúcar y bosque en días soleados o nublados es mayor que en días lluviosos o con niebla, pero el efecto en la vegetación dispersa en karst no es evidente. Además, la precisión de segmentación de diferentes tipos de vegetación tiene un pequeño aumento con el procesamiento del filtro NLM. El cambio en el clima, la estación y el tiempo puede afectar la estabilidad del índice de imagen. Para diferentes condiciones climáticas, los índices de vegetación de las imágenes de caña de azúcar y bosque en días soleados o nublados son más estables (ExGR, proporción de valores atípicos entre 3.25% y 5.63%), mientras que en días lluviosos y con niebla son menos estables (ExR, proporción de valores atípicos entre 17.60% y 21.59%). Para diferentes estaciones, la estabilidad del índice de imagen de caña de azúcar y karst obtenido en primavera es mejor (ExG, proporción de valores atípicos entre 3.32% y 6.88%), mientras que la estabilidad del índice de imagen de bosque obtenido en verano es mejor (ExR, proporción de valores atípicos = 10.32%). Para diferentes momentos dentro de un día, el índice de imagen de caña de azúcar obtenido por la mañana es más estable (ExGR, proporción de valores atípicos = 4.62%), mientras que la estabilidad del índice de imagen de bosque obtenido por la tarde es mejor (ExGR, proporción de valores atípicos = 9.24%). La estabilidad del índice de imagen de caña de azúcar se ve más afectada por el clima y la estación. Para el bosque, la influencia del clima es más evidente que la de la estación. Pero, para karst, el efecto de la estación en el índice de vegetación es mayor que el del clima.