森林资源调查中树种识别的深度学习模型优化研究

引言：

森林作为陆地生态系统的核心，其资源状况的精准掌握对生态保护与可持续发展至关重要。树种识别作为森林资源调查的基础工作，直接影响森林结构分析、生物多样性评估等后续环节的准确性。传统树种识别依赖人工经验，不仅效率低下，还受主观因素制约，难以满足大规模森林资源调查的需求。深度学习技术凭借强大的特征提取与模式识别能力，在树种识别领域展现出巨大潜力，但复杂的森林环境仍对模型性能提出挑战，因此对深度学习模型进行优化研究具有重要现实意义。

一、森林资源调查中树种识别的深度学习应用现状

1.1 常用深度学习模型概述

卷积神经网络因擅长捕捉图像局部特征，在树种识别中应用广泛。其通过多层卷积与池化操作提取边缘、纹理等低级特征，经全连接层整合为高级语义特征以区分树种。基于迁移学习的模型也受关注，借助大规模数据集预训练参数，结合树种数据微调，可降低小样本训练难度并提升效率。这些模型在单一树种、无遮挡叶片等简单场景效果较好，但在复杂森林环境中表现仍需提升。

1.2 现有模型的局限性

现有模型面临多重挑战。数据层面，森林图像存在光照不均、背景复杂等问题，样本质量不一，影响特征学习。模型层面，部分模型过度追求深度，忽视森林特征的多样性与多变性，易过拟合，泛化能力弱；部分模型结构复杂、计算成本高，难以部署于资源有限的移动设备，限制野外应用。此外，枝叶遮挡导致关键特征不完整，现有模型容错性不足，易识别错误。

二、树种识别深度学习模型的优化策略

2.1 数据增强优化

针对森林树种图像样本质量问题，数据增强技术可通过扩充样本多样性，提升模型的鲁棒性。传统数据增强方法如随机裁剪、旋转虽能增加样本数量，但未充分考虑森林环境的特殊性。优化方向可聚焦于模拟森林场景中的自然变化，例如通过调整图像的亮度、对比度模拟不同光照条件，引入高斯噪声模拟野外拍摄的图像干扰，采用模糊处理模拟枝叶遮挡造成的特征弱化。此外，基于生成式模型的数据增强也是重要途径，通过生成与真实树种图像分布一致的虚拟样本，补充稀有树种的样本数量，缓解类别不平衡问题，使模型在训练过程中能接触到更全面的特征信息，减少因样本不足导致的识别偏差。

2.2 网络结构优化

网络结构的合理性直接影响模型的特征提取效率与识别精度。针对现有模型对复杂特征适应性不足的问题，可从以下方面进行优化：一是引入注意力机制，使模型在特征提取过程中自动聚焦于树种的关键区域（如叶片、花朵），抑制背景噪声干扰。通过在卷积层后添加注意力模块，对不同特征通道或空间位置赋予不同权重，增强关键特征的表达，弱化无关信息的影响，提升模型对遮挡场景的适应能力。二是采用多尺度特征融合策略，考虑到森林中树种特征的多尺度性（如叶片的局部纹理与整体形态），通过将不同卷积层提取的高低级特征进行融合，使模型既能捕捉细节特征，又能把握全局特征，从而更全面地描述树种特性。三是简化模型结构，在保证特征提取能力的前提下，减少冗余的卷积层与参数，通过轻量化设计降低计算成本，使模型更易于在移动设备上部署，满足野外调查的实时性需求。

2.3 特征提取优化

特征提取的有效性是树种识别的核心。现有模型在特征提取时，常因特征冗余或关键特征缺失影响识别效果。优化可从特征选择与特征增强两方面入手：在特征选择上，通过引入特征筛选机制，自动剔除与树种识别无关的冗余特征（如复杂背景中的杂草、岩石特征），保留具有判别性的关键特征（如叶片的锯齿形状、叶脉分布），减少模型的学习负担。在特征增强上，针对不完整特征（如被遮挡的叶片），可通过特征补全算法，基于已有特征信息推测缺失部分，或通过迁移学习借鉴相似树种的特征表达，提升模型对不完整特征的识别能力。此外，结合树种的生物学特征（如树皮纹理、生长习性），将先验知识融入特征提取过程，引导模型学习更具生物学意义的特征，增强特征的可解释性与识别可靠性。

2.4 模型训练策略优化

合理的训练策略能提升模型的收敛速度与泛化能力。针对过拟合问题，可采用正则化方法，如在损失函数中加入权重衰减项，限制模型参数的过大波动，防止模型过度拟合训练数据中的噪声。同时，采用早停策略，通过监测验证集的识别精度，在模型性能不再提升时停止训练，避免过拟合的发生。对于小样本场景，除迁移学习外，可采用渐进式训练方法，先利用少量样本进行初步训练，再逐步增加样本数量进行微调，使模型逐步适应不同样本的特征分布。此外，优化损失函数也是重要途径，针对树种识别中类别不平衡问题，采用加权损失函数，对稀有树种样本赋予更高权重，提升模型对少数类别的识别灵敏度，确保各类树种都能被有效识别。

三、优化模型的有效性验证

3.1 验证思路与指标

为验证优化后模型的性能，需从识别精度、泛化能力、计算效率三个维度设计验证方案。识别精度通过准确率、召回率、F1 值等指标衡量，反映模型对不同树种的正确识别能力；泛化能力通过在新的森林场景数据集上的测试结果评估，检验模型对未知环境的适应能力；计算效率则通过模型的参数量、推理时间衡量，判断其在实际应用中的可行性。

3.2 理论验证分析

从理论层面看，数据增强优化通过扩充样本多样性，使模型在训练中接触到更多复杂场景特征，从而提升对光照变化、遮挡等情况的鲁棒性；网络结构中的注意力机制与多尺度融合策略，增强了模型对关键特征的捕捉与整合能力，理论上能减少背景干扰与特征不完整带来的识别误差；特征提取优化通过筛选与增强关键特征，降低了特征冗余对模型决策的影响；训练策略的优化则有助于模型在有限样本下更稳定地收敛，提升泛化能力。综合来看，多维度的优化策略形成协同效应，能够从数据输入、特征处理、模型学习等环节全面提升模型性能。

3.3 性能提升预期

优化后的模型在复杂森林环境下的识别准确率应较传统模型有显著提升，尤其在枝叶遮挡、光照不均的场景中，F1 值可得到明显改善。同时，模型的泛化能力增强，在不同森林类型、不同季节拍摄的图像数据上能保持稳定的识别效果。轻量化设计使模型参数量减少，推理时间缩短，能够满足野外移动设备的实时识别需求，为森林资源调查的现场数据采集与分析提供高效工具。

结论：

本文针对森林资源调查中树种识别的深度学习模型优化，从数据增强、网络结构、特征提取及训练策略四方面提出优化策略：数据增强扩充样本多样性，网络结构优化聚焦关键特征与轻量化，特征提取提升有效性与完整性，训练策略增强泛化能力与稳定性。理论显示其可协同提升模型性能，提供可靠方案。未来可结合多源数据融合、探索联邦学习应用，加强模型可解释性研究，推动实际应用。

参考文献：

[1]吴恒,闫睿.遥感技术在森林资源调查监测中的运用及发展探析[J].安徽农业科学.2024.09.022 .

[2]吴恒,程炜,马永康,等.森林资源调查监测装备研制的思考与实践[J].温带林业研究.2023.04.015 .

作者简介：李新华（1970），汉族，男,吉林省抚松县,大学本科,高级工程师,研究方向：林业调查规划。