一种基于树皮图像和轻量化深度学习模型的树种识别方法

本发明公开了一种基于树皮图像和轻量化深度学习模型的树种识别方法，属于计算机视觉与林业信息技术交叉领域，包括S1：采集树木树皮区域的图像；S2：对采集的数据进行预处理并基于图像分割技术对树皮区域进行定位和裁剪；S3：利用改进的ConvNeXtV2框架的轻量化深度学习模型，对预处理后的树皮图像进行特征提取；S4：在完成特征提取后，利用自适应特征融合策略对特征进行整合，进而对树种进行分类，输出树种识别结果；S5：对模型性能进行多维度验证与可视化分析；本发明在显著降低计算复杂度的同时，保持了模型的泛化能力与稳定性，为生态监测、森林资源管理及智能林业等实际应用提供了可靠的技术支持。