В статье рассматривается инновационный подход к оценке морфометрических параметров деревьев с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения. Основное внимание уделяется разработке методики точного измерения таких характеристик, как высота дерева, диаметры у основания и вершины, кривизна ствола, объем и площадь поверхности. Авторы подчеркивают, что традиционные методы измерений, основанные на визуальном осмотре и ручных замерах, обладают существенными погрешностями и требуют значительных трудозатрат, в то время как автоматизированные системы на базе ИИ позволяют получать более точные и воспроизводимые результаты. Для сбора данных использовались аэрофотосъемка с дронов и наземная фотосъемка, что обеспечило комплексное покрытие стволов деревьев под разными углами. Полученные изображения обрабатывались с применением алгоритмов компьютерного зрения, включая сверточные нейронные сети (CNN), а также методов трехмерного моделирования на основе облаков точек. Это позволило создать детализированные цифровые модели деревьев, пригодные для точного анализа их геометрических параметров. Результаты исследования продемонстрировали высокую точность предложенного метода: сравнение с ручными замерами показало минимальные расхождения. Кроме того, авторы провели корреляционный анализ, выявивший взаимосвязи между различными параметрами деревьев, что имеет важное значение для оценки качества древесины и планирования лесозаготовок. Разработанная методика открывает новые возможности для устойчивого управления лесными ресурсами, позволяя минимизировать негативное воздействие на экосистемы и оптимизировать процессы лесопользования. Применение ИИ в лесном хозяйстве способствует переходу к более точным и экологически безопасным методам работы, что особенно актуально в условиях растущего спроса на древесину и необходимости сохранения биоразнообразия.