本研究では，Leafsnapが公開している，北米の樹木132種類の葉の画像から，樹木種を判定する技術の構築を検討した．132種類全4547枚の比較版データセット，葉の部分が1枚の画像の90%～100%を満たすように切り取った45470枚の葉脈画像，輪郭部分を抽出した4547枚の輪郭抽出画像のそれぞれにおいて，訓練データ：テストデータ：検証データを8:1:1として葉1枚ごとにランダムチョイスした．比較版データセット，葉脈画像，輪郭抽出画像をそれぞれ特徴抽出し分類した正解率が88.00%，90.98%，82.63%であった．よって，機械が樹木種の分類をする際には，葉脈が最も大事であることが明らかになった．