森林资源作为国家重要的自然资源,在调节气候、涵养水源等生态防护方面具有关键作用。森林资源一旦遭到破坏,会很难恢复,并对生态系统的维护造成巨大困扰。如何精准分割林木区域、实时监测森林资源动态变化以及智能科学化管理森林资源一直是林业界研究热点之一。随着卷积神经网络在计算机视觉领域的飞速发展,也促使其扩展到林木图像的分割提取方面。为进一步加强生态林业建设,推动林业经济的可持续发展,应用卷积神经网络对林木图像进行分割研究,主要研究内容如下:传统图像分割方法存在准确率低、耗时长,难以大规模部署等问题,卷积神经网络凭借其强大的自主学习能力和高效的特征拟合能力,在提高林木分割精度上具有显著优势。提出了基于U-Net网络的林木图像语义分割方法,该模型利用反卷积恢复图像分辨率,独特的U型结构将编码器的特征图和对应解码器上采样得到的特征图进行拼接。为重构图像特征,跳跃连接将低层网络特征图与高层网络特征图连接,有效融合林木的特征信息。通过将传统图像分割方法与所提U-Net网络得到的林木预测分割图进行对比分析,U-Net网络准确率高达88.75%,实验验证了所提网络的精准性和有效性。考虑到卷积后的林木特征图缺乏针对性的特征信息提取过程,对于细小区域、模糊林木边界及影子遮挡等区域不能精准分割确认其是否属于林木区域,容易造成错分割和漏分割情况。在U-Net网络基础上,提出了一种改进多尺度融合的林木图像语义分割模型（Pyramid Feature Extraction-UNet,PFE-UNet）。在网络的过渡层设计一个金字塔特征提取模块,采用不同扩张率的空洞卷积来捕获多尺度感受野的上下文信息,以融合多尺度特征;设计注意力模块即通道注意力模块和空间注意力模块分别维持不同通道之间的映射关系和增强特征之间的空间关系,突出特定分割任务的特征,同时抑制无关区域;为进一步减少模型的计算量,提出新型卷积单元替换原始标准的卷积块,卷积核的低秩分解和改变卷积层的顺序在一定程度上保证网络模型的迭代速度。实验结果表明:注意力机制、金字塔特征提取和非对称深度可分离卷积的引入使得改进PFE-UNet模型在处理细小林木区域、不连续林木区域及模糊林木边界方面具有显著优势。通过与其他卷积神经网络的多组对比实验,改进PFE-UNet模型分割准确率高达94.23%,验证了改进PFE-UNet网络的先进性和优越性,为科学监测森林资源动态变化提供有益的参考。