树木检测及其在林业中的应用利用无人机、飞机或卫星拍摄的空中图像，视觉检测可以创建林业图像处理与分析有效确定
树木检测
树的自动检测是许多应用中的初始阶段。该系统正在标记树形中心，并为其指定地理坐标。这里的主要应用之一是股票评估。由于高的检测性能，这里的数字是很准确的。

按类型划分的树木分类
 
　　树分类是一种自动的后树检测过程。视觉检测应用于比较科学的技术，如深度学习，以确保准确的树分类，即使图像已遭受腐败和强度和色调的变化(白平衡)。它可以同时处理RGB和CIR图像。
桉树冠层测定分类研究：

利用林冠测量对松树进行分类：

基于冠层测量的混交树类型分类：

树冠测量中的树木分类：

基于CIR图像的桉树分类及冠层测量：

树木健康
 
　　CIR和NDVI指数的变化呈上升趋势。由于视觉检测同时支持CIR和RGB，因此对这些信息进行了精细的保存和计算，以准确地指出问题元素(树或作物)。
 
　　茎密度
　　单位面积的树木数量。这个数字可以从树检测和行检测过程中得到。
　　树冠(冠层)大小
　　树冠(冠层)尺寸的检测是基于树冠检测的主要应用之一，一些研究表明，茎的大小与其冠层之间存在相关性。树冠越大，树干就越大,它能生长更多的木材。

树冠直径分布
 
　　显示森林剖面总体质量的统计参数。它是冠层(冠层)测量能力的一种应用。一般情况下，一些峰向更大的面积(更大的檐篷)的分布表明，从森林剖面可以获得更多的木材。
 
　　幼林造林质量检测
树冠直径分布
 
　　显示森林剖面总体质量的统计参数。它是冠层(冠层)测量能力的一种应用。一般情况下，一些峰向更大的面积(更大的檐篷)的分布表明，从森林剖面可以获得更多的木材。
 
　　幼林造林质量检测

幼树检测(黄色圆圈)显示了小物体在航空图像检测中的挑战(圆圈大小没有意义)
 
　　幼树种植状况比较关键，只有前三个月是重新种植的时间间隔(当起初种植的树木没有生长)，这里有两个具有挑战性的程序：
幼树种植失败：检测过程带来许多困难和挑战，幼树通常很小，在空中图像中有一个很小的足迹。此外，小树周围还有杂草和其他似是而非的东西。使用了视觉检测强大的检测和分类算法。
重新种植过程优化：当发现幼树失败时，我们用较小的处理(重新种植)努力来挑战。视觉检测的优化是基于分组附近的种植面积段，并创造了一些较小的旅行在两者之间。
 
树木产量估算
在任何时候，视觉检测快速、准确的树检测算法和方法都可以从航空图像中得到相应的结果。
抽样规划(地面验证)
传统上，森林储量评估是利用地面小组进行的。这个小组正在“取样”一个区域，测量里面的树木数量。然后，进行外推，以评估整个森林木材存量。该方法不准确，严重依赖于人的技能和选定的样本区域。视觉检测可以通过提出反映平均树密度的区域来协助这一过程。它可以用来验证自动程序。
 
支持RGB和CIR图像的树检测
视觉检测算法可以处理任何灰度和彩色通道的集合或子集。
这种自动树检测和识别能够更准确地做出决策，从而节省时间和成本，特别是在难以到达的地区。