一种基于卷积神经网络的树木年轮结构畸变智能分析系统

本发明提供了一种基于卷积神经网络的树木年轮结构畸变智能分析系统，属于树木年轮畸变分析技术领域，包括：图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、畸变分析模块以及输出模块。其中，图像采集模块用于获取树木年轮横切面的高分辨率扫描图像；其中，预处理模块对图像进行去模糊、归一化及环境感知数据增强处理；其中，特征提取模块用于基于改进的残差卷积神经网络(ResNet‑FPN)提取年轮的多尺度特征。本系统通过深度学习技术与环境科学的多维度融合，构建了高效、精准的树木年轮畸变智能分析平台，解决了传统方法在特征提取、环境关联建模及场景适应性方面的关键瓶颈，为生态监测、气候研究及林业管理提供了可靠的技术支撑。