树木是林业生态系统不可分割的一部分,在改善人类的生活环境、提供社会服务以及物质生产等多方面发挥着至关重要的作用。传统的树木检测方法需要大型设备,不易携带且受环境因素较大,对于超出单个树木水平的树还是需依赖有经验的观察者,专业要求高。当气候、地形等因素发生变化时,树木检测工作在检测精度和适用性上也有待进一步的提升。本文通过采用自主拍摄和网上获取的方式构建树木整体图像数据集,考虑到树木不同生长阶段形态的表现存在差异性,故在图像收集时以成熟的阶段树木图像作为主要的获取对象。此外,通过对角线翻转、仿射变换、色彩调整、局部裁剪、模糊处理等方式来进行数据增强处理,共选取十五类树木进行检测,实现树木具体位置分布信息的获取。基于树木整体数据集,本文提出一种基于Faster R-CNN的树木检测方法,该方法能够解决由不同光照条件和树木自身形态遮挡造成的检测效果不佳问题,通过将不同数据集在Faster R-CNN上进行检测效果的比较,可以发现原始的树木数据集的训练集在经由数据增强的操作处理后,测试集的检测精度有了一定的提升作用,在该训练集上训练得到的网络模型Faster R-CNN的m AP达到了90.28%,并将该训练集与测试集的组合作为常见树木图像数据集对检测模型的优化进行研究。此外,经过光照处理和遮挡处理后的测试集检测精度达到93.91%和93.94%,在光照处理和遮挡处理同时的作用下,树木检测的精度提升至95.09%。相比其他模型（SSD、YOLOv3）具有更好的检测效果,有利于后期树木相关属性特征信息的提取工作的推进,减少人工干预的过程,在一定程度上解放了人力。同时,在本文树木检测的基础上,通过树木的整体图像对其形态健康状况进行评价分析,主要选取倾斜程度、部位完整性和颜色作为评估指标,通过对这三个因素的具体判断和分析,对树木形态状况进行评估,获得树木存在的具体问题,实现树木在最初受损状态时能得到及时追踪推进后期养护工作,为后续的树木生长环境、地下土壤条件、树木内部情况等多方面分析做铺垫。