全 文 ：© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
林业科学研究　2008, 21 (增刊 ) : 100～104
Forest Research
　　文章编号 : 100121498 (2008)增刊 20100205
林分空间结构可视化研究综述
贺姗姗 1, 2 , 张怀清 1 , 彭道黎 2
(1. 中国林业科学研究院资源信息研究所 ,北京 　100091; 2. 北京林业大学 ,北京　100083)
摘要 :林分的空间结构是描述林分状态及其改变的重要指标 ,本文结合林分的结构特征 ,即以林木空间分布格局的
分布类型为基础 ,通过现有数据包括森林资源二类小班因子调查表和植物形态特征数据库 ,论述林分空间结构的可
视化方法。
关键词 :林分 ;空间结构 ;可视化
中图分类号 : S718. 5 文献标识码 : A
收稿日期 : 2007212210
基金项目 : 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目“基于虚拟环境的人工林可视化技术研究”;国家“十一五”科技支撑
重点项目课题“综合监测技术体系集成与应用示范 (2006BAD23B06) ”
作者简介 : 贺姗姗 (1982—) ,女 ,北京市人 ,博士研究生 ,主要从事虚拟现实技术研究.3 通迅作者 : 张怀清 (1973—) ,男 ,湖南宁乡人 ,副研究员 ,硕士生导师 ,主要从事林业可视化模拟技术研究.
Research on V isua liza tion of Stand Spa tia l Structure
HE Shan2shan1, 2 , ZHANG Huai2qing1 , PENG Dao2li2
(1. Research Institute of Forest Resource Information Technigues, CAF, Beijing　100091, China;
2. College of Forestry, Beijing Forestry University, Beijing　100083, China)
Abstract: Stand spatial structure is an important indicator to describe the state and change of stand, therefore, it is
sosignificant to research on the visualization of stand spatial structure. A great deal of stand visualization system
mostly ignored the spatial structure, so the paper combined the features of the stand structure, and based on the type
of stand spatial pattern distribution, through the existing data on second2stage investigation of forestry resources and
p lant morphology databases, to further discuss the method of stand visualization.
Key words: stand; spatial structure; visualization
林分空间结构是指林木在水平地面上的分布格
局及属性在空间上的排列方式 ,它决定了树木之间
的竞争势及空间生态位 ,在很大程度上影响着林木
的生长和林分的稳定性。空间结构是林分的重要特
征 ,对于描述林分状态及变化有特别重要的意义 [ 1 ]。
随着计算机可视化技术的迅猛发展和数学模型理论
的日益完善 [ 2 ] ,在林业生产实践中 ,人们越来越关注
利用计算机可视化技术对森林进行经营管理。林分
空间结构可视化是林分可视化中很重要的一部分内
容 ,它是基于林分空间结构模型 ,并结合计算机图形
图像学技术 ,对现实林分的空间结构实现可视化模
拟 ;它为经营者了解林分的空间结构特征 ,实施经营
管理措施提供了直观、便利、高效的平台 [ 3 ]。林分可
视化的研究开发工作已有 10余年的历史 ,它随着计
算机图形学的迅速发展而发展。目前主要有 3种模
式 :基于规则几何体的模型 ,基于树的二维造型模
型 ,基于树的图像模型。日本学者水永博己 [ 4 ]以简
单的圆锥体来描述每株林木冠形 ,并利用计算机图
形学中三维造型方法 ,只要给出每株林木的 X、Y坐
标和它们的树高、冠幅 ,就可以在计算机屏幕上自动
生成反映林分三维空间关系的图形。德国的
Staupendahl[ 5 ]采用几何体为抛物线体 ,这种基于规
则几何体的林分三维可视模型提供了林分中林木的
基本空间结构 ,其主要的缺点是用简单的几何符号
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增刊 贺姗姗等 :林分空间结构可视化研究综述
来表示树形 ,没有真实感 ,因此这种模型不能用于森
林景观的仿真。基于树的图像的林分三维可视模
型 ,只有我国的宋铁英 [ 6 ]作了初步的探讨 ,它是以现
实林木的图像 (实地拍摄 )为基础 ,用计算机图形和
图像相结合的方法生成林分三维图像 ,与前两种方
法相比 ,这种方法的特点是图像真实感较强 ,但其严
重不足的是在林分的三维空间图中的树冠模型 ,实
际上是一个典型树木的二维图像 ,没有建立树冠的
三维结构模型 ,因此有“众树一面 ”的问题 ,缺少立
体感。郝小琴 [ 7 ]指出 ,尽管可视化的应用目前还主
要集中在较先进的军事科学、航空航天、制造业及工
程设计等领域 ,但近几年 ,在医学、生物学、影视业等
领域也都相继引入了可视化技术 ,在林业科研领域
中也逐渐引起了人们的重视。权兵 [ 8 ]、舒娱琴 [ 9 ]以
马尾松人工纯林为例 ,以二类小班调查数据为数据
源 ,结合了林分生长规律 ,主要是直径分布规律 ,并
以林分抚育间伐和更新造林为例 ,通过研究林分密
度控制理论等林分经营管理理论和技术规范 ,提出
了采用虚拟森林环境模拟林分经营方案优化和三维
效果的方法 ;但是主要是以人工纯林为基础 ,对于混
交林还没有提出具体实现的方法。
林分可视化的一般流程为 :通过林分调查数据
获得林分的基本属性值 ,如树高、胸径、位置等 ,并根
据属性特征建立相应的生长模型 [ 10 ] ,结合三维图形
模拟系统实现可视化结果。目前发展比较成熟的林
分可视化软件包括 :美国农业部林务局 (USDA ) 太
平洋西北部实验站 ( Pacific Northwest Research Sta2
tion) 研发出的林分可视化系统 SVS 3. 31,法国农业
开发国际研究中心 (C IRAD ) 推出 AMAP的软件系
统 ,德国哥廷根大学研发的 TREEDRAW 和 TREES2
CAPE软件等 [ 11 ]。现有的林分可视化技术多数只基
于林分的生长模型进行了研究 ,结合林分空间结构
特征的可视化研究很少。比较通用的林分空间结构
可视化方法有二种 :一种是不考虑树木的具体位置
坐标 ,利用随机函数对单株木进行随机分布 ,缺点是
其真实度和准确度很难预测 ;第二种方法是通过对
林分的单株木进行坐标测量 ,将其按照实际位置再
现 ,这样需要繁重的工作量 ,实现大面积的林分模拟
比较困难。因此 ,这两种方法均不能达到让人满意
的效果。本文将结合二种方法 ,充分考虑林分空间
结构的基本特征 ,论述林分空间结构的可视化方法。
1　林分空间结构的组成
按照现代森林经理学的观点 ,林分空间结构可
分为以下 3个方面 :林木个体在水平地面上的分布
形式 ,即林木空间分布格局 ;林木大小差异程度 ;树
种混交程度 [ 12 ]。
林木空间分布格局是林分空间结构的一个重要
方面 ,是种群生物学特性、种内与种间关系以及环境
条件综合作用的结果 ,既可以对种群和群落的水平
结构进行定量描述 ,给出它们之间的空间关系 ,同时
也能够说明种群和群落的动态变化。基本的分布类
型有 3种 :随机分布、规则 (均匀分布 )和聚集 (团
状 )分布。描述空间分布格局的指标分为两类 :与距
离有关和与距离无关。与距离有关的分布格局指数
主要有 :聚块样方方差分析、最近邻体分析和 R i2
p ley’s K ( d)函数分析 [ 13 ]。最近邻体分析包括简单
最近邻体分析和精确最近邻体分析 ,而简单最近邻
体分析又称聚集指数 (R ) [ 14 - 15 ]。
Clark等 [ 16 ]提出的聚集指数 (R )是最早采用与
距离有关的空间格局指数。聚集指数 (R )是相邻最
近单株距离的平均值与随机分布下的期望平均距离
之比 ,计算公式为 :
R = ( 1
N
∑
N
i = 1
ri ) / ( 12 F /N )
式中 : ri为第 i单株树到其最近邻木的距离 , N
为样地林木株数 , F为样地面积。
若 R > 1,则林木有均匀分布的趋势 ;若 R < 1,则
林木有聚集分布的趋势 ;若 R = 1,则林木有随机分
布的趋势。
林木大小差异程度多采用林分直径分布来表
达 ,是指在林分内各种大小直径林木的分配状态 ,也
称林分直径结构 ,是反映林分结构的重要指标之一。
目前 ,在林分直径结构中 ,普遍应用的是同龄纯林的
直径结构规律 ,而异龄混交林的直径结构规律要复
杂得多 ,至今还没有成熟的研究模型。
Gadow等 [ 12 ]提出混交度的概念 ,用来说明混交
林中树种空间隔离程度 ,它被定义为参照树 i的 n
株最近相邻木中与参照树不属同种的个体所占的比
例 ,用公式表示为 [ 17 ] :
M i =
1
n
∑
n
j = 1
V ij
式中 : V ij是一个离散性的变量 ,其值定义为 :当
参照树 i与第 j株相邻木非同种时 V ij = 1,反之 , V ij =
0。所以 , 0≤M i ≤1。M i = 0表示参照树 i的周围
n株相邻木与参照树均属同一树种 ;M i = 1则表示参
照树 i的周围 n 株相邻木与参照树本身属不同
树种。
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林 　业 　科 　学 　研 　究 第 21卷
可见 ,混交度表明了任意一株树的最近相邻木
为它种的概率 [ 18 ]。惠刚盈等 [ 12 ]研究认为 , n = 4可
以满足对混交林空间结构分析的要求 ,即以参照树
及相邻最近 4株树组成最小结构单元 ,分析混交林
的树种空间隔离程度。
2　林分空间结构的可视化
2. 1　林木空间分布格局的可视化
林木空间分布格局的可视化方法是以立地条件
及林木个体生长模型为基础进行转换和分析 ,利用
三维可视化图形表达的方式展示现实林分空间格
局 [ 19 ]。主要利用两种数据 :森林资源二类小班调查
因子表和植物形态特征数据库。林分小班调查因子
主要包括 :树种、大小 (年龄、胸径、树高、冠幅、冠长
等 )、立地条件等。植物形态特征数据库主要包括单
株木的各种形态特征信息。
建立植物形态数据库保证了数据的完整性 ,同时
也有利于今后数据的增减和更新 [ 20 ]。由于目前国外
的林分可视化软件还没有符合我国森林资源特点的
植物形态特征库 ,在使用前需要进行比较繁琐的数据
标准统一和转换 ,因此 ,建立我国植物形态特征数据
库应是林分可视化研究的基础。植物形态特征的主
要因子根据数据类型和精度需要进行设计和建库。
目前对于空间格局可视化中的林木位置 ,通常
是将单株木的实际坐标转换成屏幕坐标进行可视
化 ,然而这种做法只局限在小面积的可调查林分 (在
森林资源调查数据中没有位置信息 ) ,对于大面积林
分的可视化是相当困难的。在以往的研究中 ,也有
通过产生随机函数对单株木进行随机排列 ,同时加
入部分限制条件 [ 21 ] ,然而计算机随机产生的位置具
有不可预测性 ,即使加入判定条件也很难控制其位
置状态是否符合林分实际情况 ,并且条件越多对系
统运行速度的影响越大 [ 22 ]。
在林分可视化中 ,树木位置的确定 ,人工林可以
以造林方式为基础 ,针对不同的排列规律 ,如矩阵排
列、交错排列、等三角形排列等 ,以初植密度作为林
木间距 ,对树木进行均匀分布 [ 23 ]。
天然林可以采用抽样调查的方法 ,在林分中选
取 100 m ×100 m样方 ,进行每木检尺调查 ,根据空
间分布格局的指标 ,分析得出林分分布格局规律。
本文以聚集指数 ( R )为指标进行分析 ,输入参数 ri
(第 i单株树到其最近邻木的距离 ) , N (样地林木株
数 ) , F (样地面积 ) ,根据公式得出分布趋势。如果
不能进行精确的抽样调查 ,可以采用一般经验规律。
Moeur等 [ 14 ]研究表明 ,林木最初与它们直接近邻者
竞争 ,自疏增加了林木之间的距离 ,使林木分布格局
从聚集变为均匀 ,结果大树趋于均匀分布 ,而年幼的
林木呈聚集分布 , Hanus等 [ 24 ]的研究证实了这一点。
大树和林分整体均匀分布可减少林木之间冠层重
叠 ,有效阻止病虫害蔓延和传播 ,还使地表连续覆
盖 ,符合近自然林业的要求 [ 25 - 26 ]。
依据林分的分布格局类型实现可视化的主要步
骤为 :按照随机分布或者规则 (均匀分布 )或者聚集
(团状 )分布的特点 ,在计算机中产生相应的分布点
阵 ,加入限制条件 ,移除不符合条件的点 ,同时记录
每个剩余点的位置信息 ,最后根据位置信息生成虚
拟林分。这样得到的结果可以真实反映林分的实际
状况 ,弥补了缺乏实际单株木位置信息的不足 ,符合
森林结构规律。
2. 1. 1　均匀分布 　均匀分布是分布格局中最简单
和规则的分布形式。在具有林分边界的图上绘制均
匀的网格 ,网格的边距 (也是树木间距离 )为林分面
积比林分内树木总株数的平方根 ,即 :
d = S面积 /N总株数
在初始化时 ,每一个网格的中心坐标被获取后 ,
作为树木的初始位置 (图 1)。另外在 [ - 0. 5, 0. 5 ]
区间随机生成 2个随机变量 offsetX和 offsetY,分别
乘以 d,计算出树木位置对于网格中心 X坐标和 Y
坐标的最大偏移量 ,再将其乘以随机因子 (随机因子
是所生成网格与标准网格的偏移量的量值 ,在 [ 0. 0,
1. 0 ]区间内 ,其中 [ 0. 5, 1. 0 ]区间内网格结构并无
明显差异 )得到实际距离网格中心的偏移量值 ,控制
树木位置在允许的偏移范围内 ,提高位置坐标的
精度。
从林分边界图中读取边界点 ,并得到边界点位置
坐标 ,从 Xo (林分边界点 X坐标最小值 )起判断纵向
生成的树木位置点的 X坐标是否在林分多边形内 ,若
是 ,则保存该点坐标 ,继续下一点判断 ,否则删除该
点。纵向判断完后进行横向判断 Y坐标值 ,从 Yo (林
分边界点 Y坐标最小值 )起 ,若是 ,则保存该点坐标继
续下一点判断 ,否则删除该点。所有点判断完后保存
在单株木坐标数组中 ,并将其写入数据库。
2. 1. 2　随机分布 　随机分布是很多可视化软件在
没有具体位置坐标时应用最广泛的分布格局 (图
2) ,其实现方法也最简便易行。只需在 X0 ～Xmax区
间 , Y0 ～Ym ax区间内随机生成 2个变量 X和 Y,其中
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Xmax、Ymax是林分边界点 X坐标和 Y坐标的最大坐标
值 ;将生成的坐标值保存在单株木坐标数组中 ,并将
其写入数据库。
2. 1. 3　聚集分布 　聚集分布是林分空间格局中较
普遍的分布形式 (图 3)。根据聚集中心分布方式分
为两种 :均匀聚集分布和随机聚集分布。
图 1　均匀分布　　　图 2　随机分布　　　　　　　图 3　聚集分布
　　在可视化过程中 ,首先要确定聚集分布的中心
个数及分布形式。聚集中心个数是由聚集比例确定
的 ,即聚集中心个数占林分单株木总数量的比例值 ,
其范围在 [ 0. 01, 0. 5 ]区间内 ,将其乘以总株数后得
到聚集中心个数。围绕在聚集中心的树木株数与聚
集比例成反比 ,即聚集比例越高 ,围绕株数越少 ;聚
集比例越低 ,围绕株数越多 [ 27 ] ,例如 :林分有 250株
树 ,聚集比例为 0. 1,则聚集中心个数为 250 ×0. 1 =
25,每个中心围绕树木为 250 /25 = 10株。聚集中心
的分布形式决定了聚集中心的位置 ,实现方法与单
株木的随机和均匀分布方法相同。其中 ,每个团块
的距离为林分面积比聚集中心个数的平方根 ,即 :
d = S面积 /N中心总数
其次 ,确定围绕聚集中心的单株树木的位置 ,该
位置由角度和半径 2个因素决定 ,在 [ 0. 0, 360. 0 ]的
角度区间内 ,产生随机数 ,其半径满足下式 :
R = (1. 5 - 1. 4C聚集因子 ) d
式中 : d为团块距离 ; C聚集因子为聚集因子 ,即控
制每个团块大小的因子 ,该因子只影响团块的格局
形式。C越小 ,团块越大 (其中 C不能等于 0) ; C越
大 ,团块越小越紧密 ,且各个团块距离越远。为了使
R具有随机性 ,将 R乘以 [ 0. 0, 1. 0 ]区间内产生的随
机数 ,最后将二者结合得到单株木位置。
林分空间格局的可视化对林分经营具有指导意
义 ,例如聚集分布的林分中 ,某些聚集中心 ,应是疏
伐时特别关注的地方 ,同时也有可能存在某些稀疏
点 ,若再采伐 , 稀疏点上的林木将造成更大的
稀疏 [ 28 - 29 ]。
2. 2　林分直径结构的可视化
对于没有遭受严重自然灾害和人为干扰的同龄
纯林 ,由于每株林木的遗传性和所处具体立地条件
等因素的不同 ,使林木的大小 (直径、树高、树冠
等 )、干形等林木特征因子产生某些差异 ,这些差异
稳定地遵循一定的规律 , 即直径正态分布规
律 [ 30 - 31 ]。根据林分直径分布的具体形状特征和变
化规律可选用不同的概率分布函数 ,一般常用的分
布形式有 :正态分布、W eibull分布、Г分布、β分布
等 ,特别是 W eibull分布在森林生长、收获预估模型、
林分直径动态预测模型中有相当广泛的应用 [ 32 - 33 ]。
基于位置参数 ( a ,定为林分最小直径下限 )、尺
度参数 ( b)、形状参数 ( c)的 W eibull分布的林分直
径分布模型为 :
f (D i ) = cb
D i - a
b
c - 1
exp -
D i - a
b
c
( a > 0, b > 0, D i ≥a)
式中 : D i为林木胸径。
权兵等 [ 8 ]通过 W eibull分布对马尾松人工林实
现了林分直径结构的可视化 , 表现出不错的效
果 [ 34 ]。目前国内外还没有较成熟的软件利用林分
结构模型对林分实现三维可视化模拟 ,特别是林分
直径结构的可视化 ,由于其具有自身的限制条件 ,虽
然可以对树种各径级所占频率实现拟合 ,但缺乏空
间位置信息 ,仅仅根据其直径结构模型通过随机分
布函数进行可视化 ,是不能满足林业生产实际需求
的 ;所以 ,需要通过林分实际的空间格局分布方式 ,
即在随机分布、规则 (均匀分布 )或者聚集 (团状 )分
布的基础上进行直径结构模型的拟合 ,可以弥补其
缺乏空间信息的不足 ,并且符合林分的变化规律。
3　结论与展望
林分空间结构的可视化是对传统的数学表达公
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式以及二维平面描述方法的完善与发展 ,为林业生
产中的林分结构调整和生产收获预估提供了快捷有
效的手段 ,使人们获得了更加直观的森林资源信息 ,
弥补了林业上传统的二维图表显示的不足 ,是森林
资源可持续经营管理的发展方向。
目前林分空间结构可视化的研究还存在着诸多
问题 ,许多方面还不够完善和准确 ,如建立符合本地
区立地条件特点的植物形态特征数据库 ,为实现林
分空间格局可视化奠定更加完备的基础。特别是以
林分空间分布格局的类型为基础 ,对林木大小差异
程度和树种混交程度的可视化方法研究 ,还需要进
一步的拓展和提高。在林分可视化软件中 ,大多数
加入了林木生长收获模型 ,但是这些模型 ,并不直接
考虑林分的空间结构特征 ,常间接包括竞争变量如
林分密度 ,但密度并不能完全反映林分的空间结构
特征。因此 ,基本上隐含着一种假设 :林分中 ,林木
的生长与空间位置无关 ,这并不符合林业生产的实
际情况 [ 35 ] ;所以 ,对林分空间结构的可视化模拟是
实现林分可视化的前提条件 ,也将是今后工作的重
点之一。
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