本发明涉及模式识别领域，尤其涉及一种基于树叶图片辨别树种的方法。解决算法复杂、计算量大、识别的准确率不高的问题。方法包括：采集树叶图片，划分训练集与测试集；图片预处理；提取训练集的树叶的特征；对提取形状特征进行整合作为特征矢量，对特征矢量先进行归一化，再将归一化的特征矢量输入到BP神经网络进行训练，得到树种辨别模型；提取测试集的树叶的特征，输入树种辨别模型，输出识别结果。本发明通过对图片进行预处理，有利于后续对树叶特征的提取以及识别；通过对提取的特征矢量进行归一化处理，归纳统一样本的统计分布性，提升模型的收敛速度；利用BP神经网络进行训练，得到树种辨别模型，增强了算法的鲁棒性，可运用于更多场景。