本研究探讨了在森林环境中使用深度学习进行树木检测和分割的方法。通过生成43k合成图像进行模型训练，并验证其在真实数据集上的有效性。此外，研究介绍了一个新的航拍数据集，评估了不同条件下神经网络的性能，并提出了改进点云分割准确性的框架。