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当前国内的林业保护工作，主要以人工进行为主。通过森林巡护监察人员对林区树木进行肉眼观察等传统的检查，来登记可疑病死木、枯死木。检查周期长且耗费人力物力。急需一种智能化的检测手段来降低这种人力物力的损耗。 同时，由于对树木的检查主要是以肉眼观察为主，有一些树木生长过程中的病症难以在初期得到很好地排查（例如维束管病症，患病树木往往只有部分枝条枯萎而其他枝条发育正常），为树木之后的健康生长埋下了隐患。需要智能化自动化程度高的病症检测方案来降低人工病症检测的失误率提高准确率。为林业健康发展保驾护航。 国内目前针对树叶枯竭量化的研究尚少，针对本课题的研究可以为推动相关工作的发展。 二、问题分析 2.1 原理介绍 机器学习模型是图像识别分类的主要研究方法之一，本文将其应用于树叶枯竭情况的量化研究。所使用方法主要包括图像预处理、RGB特征提取、决策树回归等。