在编程中识别树木可以通过以下几种方法实现：
使用专门的植物识别应用
PictureThis：这是一款功能强大且易于使用的植物识别应用，可以通过拍摄植物照片快速识别植物种类并提供详细信息。
PlantSnap、 iNaturalist、 LeafSnap：这些应用也提供了类似的功能，可以通过拍摄照片识别树木种类。
基于图像的识别算法
利用机器学习和深度学习的方法，将树木的图像转化为数字特征，再将这些特征与事先训练好的模型进行对比，从而实现树木识别。常见的深度学习框架包括TensorFlow和PyTorch。
基于特征的识别算法
通过人工提取树木的特征，比如叶片形状、花色等，再将这些特征与数据库中的树木信息进行匹配，从而确定树木种类。
编写程序统计树木种类
可以编写程序帮助研究人员统计每种树的数量，计算每种树占总数的百分比。例如，使用双重循环找到所有满足两棵树重量差为D的树对，并输出它们的索引。
使用现有的识别工具
一键识别王：包含花卉识别功能，可以识别照片中的花草。
植物大师：集植物识别、知识科普、社交分享于一体的综合性软件，拥有庞大的植物数据库。
建议
选择合适的应用或工具：根据具体需求选择合适的植物识别应用或工具，如需要快速识别，可以使用PictureThis等应用；如果需要更复杂的识别和分析，可以考虑使用基于图像的识别算法。
收集和整理数据：无论使用哪种方法，都需要收集大量的树木数据作为训练样本或参考数据，以便训练模型或构建数据库。
测试和优化：在开发识别程序后，进行充分的测试，检查识别准确度，并根据测试结果进行优化，改进识别算法或增加训练样本。