高振宇，吴增明，李俊鹏

（1.云南电网有限责任公司，云南昆明 650000；2.云南电网有限责任公司 带电作业分公司，云南昆明 650011）

为了保持生态平衡，维护人们赖以生存的地球，国家大力提倡植树造林工程建设，种类丰富的树木被广泛种植。植树造林可以抑制水土流失、抵御风沙，改善生态环境[1]。随着被种植的经济林陆续进入成熟期，需对树木种类识别，以保证树木的高效利用[2]。不同树木种类的利用价值各有不同，如何正确识别树种是一项非常重要的工作，传统的识别方法通过木材的风格特征进行识别，利用木材的宏观特征、微观特征对不同树种进行测算，识别不同风格特征的树种种类，充分发挥木材的经济价值[3]。

绿色森林不仅可以绿化家园，还可有效维持生态平衡，促进森林资源的可持续发展，对社会经济的发展具有重要意义[4]。随着树木种植面积的不断增加，为了更好地保护森林资源，应加强树种识别工作的效率。传统树种识别方法主要依靠人工实地调查，根据木材的风格特征进行判断，在人对木材风格特征的主观判断的基础上，实现对树种的识别[5]。这种定性识别木材的方式不仅浪费大量人力物力，而且识别耗费时间较长，无法满足高效率识别要求，还存在一定的误差。随着种植树种的种类快速增加，现阶段无法实现木材树种的自动识别。因此，文中提出基于神经网络的多光谱信息融合的树种识别算法，对树种进行识别。

1 基于神经网络的多光谱信息融合识别原理

神经网络是一种多层神经网络，其结构如图1所示。……