La extracción rápida y precisa de información sobre plantas de tabaco puede facilitar la gestión del cultivo de tabaco, la fertilización precisa y la predicción de rendimientos. En las montañas kársticas del sur de China, la identificación de plantas de tabaco se ve afectada por grandes ondulaciones en el suelo, áreas de cultivo fragmentadas, hábitats complejos y diversos, y un crecimiento desigual de las plantas. Este estudio tomó un área de cultivo de tabaco en la provincia de Guizhou como objeto de investigación y utilizó UAV de DJI para recopilar imágenes de luz visible de UAV. Teniendo en cuenta la fragmentación de las parcelas, el tamaño de las plantas, la presencia de malas hierbas y el enmascaramiento de sombras, esta área se clasificó en ocho hábitats. El modelo U-Net se entrenó utilizando diferentes conjuntos de datos de hábitats. Los resultados muestran que (1) la precisión general, la recuperación, la puntuación F1 y la Intersección sobre la Unión (IOU) de la extracción de información sobre plantas de tabaco fueron 0,68, 0,85, 0,75 y 0,60, respectivamente. (2) La precisión fue la más alta para el hábitat fragmentado en subsuperficie y libre de malas hierbas y la más baja para el hábitat de tectónica suave y con infestación de malas hierbas. (3) El hábitat infestado de malas hierbas con plantas de tabaco más pequeñas puede difuminar las imágenes, reduciendo la precisión de la identificación de plantas. Este estudio verificó la viabilidad del modelo U-Net para la identificación de plantas de tabaco individuales en hábitats complejos. Descomponer hábitats complejos para establecer el método de conjunto de muestras es un nuevo intento para mejorar la identificación de cultivos en hábitats complejos en áreas montañosas kársticas.