【目的】针对传统理想化树木数字模型难以精细呈现树木真实形态的问题，本研究提出一种精细化树木数字孪生模型的生成方法，为智慧城市技术在城市绿化精细化管理中的应用提供高效、准确的模型支持。【方法】本研究以北京市某高校建筑旁的16棵国槐树为对象，构建精细化树木数字孪生模型。首先，通过循环应用DBSCAN算法对单体树木点云进行分割；其次，结合降维升维思想，利用二维点云的α-shapes算法提取三维树木点云的外轮廓；然后，通过上采样最近插值法生成真实树木的三维mesh网格，并利用Grasshopper进行模型平滑处理；最后，在Revit平台上添加模型参数信息，完成树木数字孪生模型的创建。模型质量通过CloudCompare软件从树木形态参数还原性和点云契合度两方面进行评估，并利用Phoenics软件对比分析其与理想化树木数字模型在CFD风模拟中的表现。【结果】16棵形态各异的国槐数字孪生模型与点云距离的平均误差为–3.06 cm，证明该模型能够精确保留树木的独特形态特征。在强风条件下，两种模型的风速模拟结果差异显著，最大可相差97.23%。【结论】该模型为城市绿化精细化管理提供了有效的决策工具，有助于拓展智慧城市技术在城市绿化管理中的应用场景。然而，由于DBSCAN点云分割算法的局限性，本研究方法主要适用于低密度树木群落建模。对于树冠重叠度较高的高密度植物群落，仍需探索新的建模方法以进一步优化模型的适用性。