應(yīng)用3 S獲取與分析側(cè)柏人工林空間結(jié)構(gòu)研究

武愛彬，游先祥，趙艷霞，秦彥杰，劉欣

（1.河北省科學(xué)院 地理科學(xué)研究所，河北 石家莊 050011；2.北京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，北京 100083）

應(yīng)用3 S獲取與分析側(cè)柏人工林空間結(jié)構(gòu)研究

武愛彬1，游先祥2，趙艷霞1，秦彥杰1，劉欣1

（1.河北省科學(xué)院 地理科學(xué)研究所，河北 石家莊 050011；2.北京林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，北京 100083）

采用航模飛機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)的方式，在研究區(qū)域北京市鷲峰林場(chǎng)上空飛行拍照獲得高分辨率的遙感影像，通過后期影像校正，提取林分中林木屬性以及空間屬性信息，通過外業(yè)調(diào)查驗(yàn)證，建立線性回歸模型，顯著性檢驗(yàn)P＜0.05。選取混交度、角尺度和大小比等3個(gè)指數(shù)計(jì)算林分的空間結(jié)構(gòu)，分析發(fā)現(xiàn)生長狀況一般的側(cè)柏Platycladus orientalis人工林處于由純林到弱度混交過渡階段，均勻分布，側(cè)柏在競爭中處于劣勢(shì)地位。生長狀況較好的側(cè)柏人工林處于弱度混交階段，隨機(jī)分布，側(cè)柏在林分競爭中處于中庸地位，五角楓Acer elegantulum和栓皮櫟Quercus variabilis等闊葉樹在競爭中處于優(yōu)勢(shì)地位。圖2表4參19

森林測(cè)計(jì)學(xué)；高分辨率遙感影像；側(cè)柏；空間結(jié)構(gòu)；混交度；角尺度；大小比

森林空間結(jié)構(gòu)的定義目前尚沒有共識(shí)，廣義上講森林空間結(jié)構(gòu)主要是指森林中林木在林分空間中的分布［1-3］。具體講，森林空間結(jié)構(gòu)就是樹木的空間分布格局、樹木大小空間排列（或樹木競爭）和樹種混交［4-5］。森林空間結(jié)構(gòu)是森林最重要的特征之一，通過分析森林的空間結(jié)構(gòu)不僅能夠反映單株林木在整個(gè)林分中的競爭勢(shì)，也能反映林分的整體分布情況。通過分析森林空間結(jié)構(gòu)也能看出林分中林木空間生態(tài)位，對(duì)于研究者分析林分的穩(wěn)定度，經(jīng)營者決策林分經(jīng)營都有很大幫助［6］。目前，對(duì)于森林空間結(jié)構(gòu)的研究大多采用外業(yè)調(diào)查獲取林分中林木屬性和相互距離等信息［7-9］?！?S”技術(shù)是現(xiàn)代森林研究中越來越重要的手段，“3S”技術(shù)是指全球定位系統(tǒng)（GPS），遙感（RS），地理信息系統(tǒng)（GIS）的集成，大多是以GPS，RS提供數(shù)據(jù)源，利用GIS的空間分析等功能對(duì)對(duì)象進(jìn)行研究。本研究利用“3S”技術(shù)，采用航模飛機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)的方式，通過在研究區(qū)域北京市鷲峰林場(chǎng)上空飛行拍照獲得高分辨率的遙感影像，通過后期影像校正，獲取林分中側(cè)柏Platycladus orientalis人工林的林木屬性以及空間屬性信息，通過外業(yè)調(diào)查驗(yàn)證，建立合理的回歸模型，對(duì)研究區(qū)域的側(cè)柏人工林空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。

1 研究區(qū)域概況

鷲峰林場(chǎng)位于北京市西北部，39°54′N，116°28′E。林場(chǎng)境內(nèi)地形復(fù)雜，地勢(shì)高差較大。最低海拔為11.28 m，最高海拔1 162.70 m。坡度在36°以上的山地占林場(chǎng)總面積的1/4。氣候?qū)儆谌A北大陸性季風(fēng)氣候，夏季炎熱多雨，冬季干燥寒冷。年均溫為12.2°C，夏季最高溫39.7°C，冬季最低溫-19.6°C，年降水量為700 mm左右，多集中在7月和8月。鷲峰林場(chǎng)內(nèi)有植物110科313屬684種（包括變種和品種）。喬木樹種主要有要有側(cè)柏，油松Piuns tabulaeformis，栓皮櫟Quercus variabilis，蒙古櫟Quercus mongolicus，五角楓Acer elegantulum，刺槐Robinia pseudoacacia，山楊Pupulus davidiana；灌木種類以荊條Vitex negundo，丁香Syringa oblata，胡枝子Leapedeza bicolor，白蠟Fraxinus chinesis為主；草本植物以求米草Oplismenus undulatifolius，大油芒Spodiopogon sibiricus等為主［10］。

2 研究方法和步驟

2.1 空間結(jié)構(gòu)指數(shù)

空間結(jié)構(gòu)指數(shù)有很多，但有許多指標(biāo)是林分某一信息的重復(fù)性表達(dá)。本研究選取有代表性的混交度、角尺度、大小比數(shù)等3個(gè)指標(biāo)。混交度反映了林分空間隔離的程度；大小比數(shù)代表林木個(gè)體與周邊樹種相比的競爭力；角尺度代表林木個(gè)體在水平地面上的分布情況［10-15］。相鄰木的確定使用ArcGIS軟件生成的Voronoi圖［15-19］。

2.2 確定航模飛行區(qū)域

鷲峰林場(chǎng)人工林大多為1958年?duì)I造，立地條件等因素造成不同的生長狀況。根據(jù)林相圖記錄的2004年鷲峰林場(chǎng)107個(gè)小班的詳細(xì)數(shù)據(jù)，以小班蓄積量和小班平均胸徑作為主要的衡量指標(biāo)，運(yùn)用SPSS 18.0軟件，采用聚類分析的方法，對(duì)鷲峰林場(chǎng)小班林分的生長狀況分成良好、一般、較差等3類。為了便于對(duì)比研究，研究區(qū)域應(yīng)包括不同生長狀況的側(cè)柏人工林。由于航模拍攝范圍較小，飛行高度較低，坡度過大則對(duì)生成的影像精準(zhǔn)度有很大影響，確定研究區(qū)域時(shí)充分考慮到選擇坡度較為舒緩的區(qū)域。此外，還需要考慮到航模飛機(jī)起飛降落地點(diǎn)以及交通等因素。利用數(shù)字高程模型（DEM）生成鷲峰林場(chǎng)坡度和坡向圖。經(jīng)過衡量，最后選擇鷲峰林場(chǎng)北部作為飛行區(qū)域，區(qū)域內(nèi)包括生長狀況一般和良好的側(cè)柏人工林小班。研究區(qū)域內(nèi)坡度緩和，絕大部分坡度在15°以下。

2.3 遙感影像幾何校正

航模拍攝相片分辨率高，拍攝區(qū)域小，地面明顯校正點(diǎn)較少，難以使用地形圖直接校正。首先利用ERDAS軟件將航模拍攝的相片進(jìn)行拼接，然后選取分辨率為1 m的同時(shí)期的航空相片用地形圖校正，最后用校正好的航片對(duì)航模拍攝拼接相片進(jìn)行校正。選取航模拍攝相片中公路、林間小路、林線、林中建筑物等易于辨識(shí)的點(diǎn)做為校正點(diǎn)，將校正好的航模拍攝相片與航空相片疊加顯示如圖1所示。最后通過1∶1萬數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)進(jìn)行地形校正，消除地形誤差。

圖1 航模照片幾何校正后與航片疊加顯示（鷲峰林場(chǎng)北部區(qū)域）結(jié)果Figure 1 Superposition results of model aircraft photos after geometric correction and air photos

2.4 樣地林木信息提取

在航模拍攝的相片中選擇12塊20 m×20 m樣地，其中側(cè)柏人工林生長狀況一般的6個(gè)，記做A1，A2，A3，A4，A5，A6，生長狀況良好的6個(gè)，記做B1，B2，B3，B4，B5，B6。利用ArcGIS軟件，提取6塊樣地內(nèi)喬木的樹冠大小、位置距離等信息。建立面文件保存劃定的樣地邊界，建立點(diǎn)文件保存樣方內(nèi)樹木的位置，側(cè)柏、油松等針葉樹以樹梢作為其位置點(diǎn)，五角楓、栓皮櫟等闊葉樹以冠幅中心點(diǎn)（人為判定）作為其位置點(diǎn)，進(jìn)行每木編號(hào)。建立線文件用來保存樣方內(nèi)樹木與其最近相鄰木間的距離以及樹木冠幅數(shù)據(jù)，距離信息利用ArcGIS軟件的Calculate Geometry工具計(jì)算得到。

2.5 外業(yè)調(diào)查驗(yàn)證

由于樣地內(nèi)地形地勢(shì)的影響，從圖像上獲取信息與實(shí)地信息有一定誤差，通過分析兩者之間的關(guān)聯(lián)性，建立線性回歸模型，用以修正從圖像上獲取的信息。利用GPS定位以及航片和實(shí)地對(duì)照確定樣方A1，A2，A3，B1，B2，B3的實(shí)地位置。對(duì)樣方內(nèi)喬木進(jìn)行每木檢尺，胸徑4 cm起測(cè)。記錄樣方內(nèi)喬木樹種、胸徑、樹冠大小、株數(shù)、位置分布、樣方坡度、坡位、海拔等信息。

2.6 回歸分析

利用實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)和從影像獲取數(shù)據(jù)分別計(jì)算6塊樣地的混交度、大小比和角尺度。從影像獲取數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果作為自變量，實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果作為因變量，對(duì)2個(gè)樣地的3個(gè)空間結(jié)構(gòu)指數(shù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表1所示。

表1 線性回歸系數(shù)Table 1 Linear regression coefficients

分析發(fā)現(xiàn)6組數(shù)據(jù)的線性相關(guān)系數(shù)R2都在70%以上，顯著性檢驗(yàn)P＜0.05。說明從影像獲取數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果與實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果具有較大相關(guān)性。線性回歸方程系數(shù)A都在0.90到1.10之間，說明從影像獲取數(shù)據(jù)非常接近實(shí)際林分。通過綜合計(jì)算A1，A2，A3，B1，B2，B3實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果和從影像獲取數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果的回歸關(guān)系，得到研究區(qū)域A和B 3個(gè)空間指數(shù)的回歸方程，從影像獲取剩余樣地A4，A5，A6，B4，B5，B6的空間信息，將空間指數(shù)的計(jì)算結(jié)果引入回歸方程，可以使最終得到的空間指數(shù)更接近實(shí)際林分。

3 結(jié)果分析

3.1 相鄰木的確定

對(duì)象木的相鄰木株數(shù)n是林分空間結(jié)構(gòu)研究中最重要的參數(shù)之一，如果n取值過大，會(huì)將與對(duì)象木無關(guān)的林木也計(jì)算在內(nèi)，若果n取值過小，又會(huì)導(dǎo)致與對(duì)象木有關(guān)的林木沒有計(jì)算在內(nèi)。以往研究中，對(duì)于n的取值大多采取固定數(shù)據(jù)4來用于計(jì)算［12-16］。為了更好地計(jì)算林分空間結(jié)構(gòu)，能充分反應(yīng)林分實(shí)際情況，本研究采取通過Voronoi圖分析來確定n的取值。Voronoi圖是由一組連續(xù)的多邊形組成，這些多邊形由連接其中兩鄰點(diǎn)直線的垂直平分線構(gòu)成。Voronoi圖屬于對(duì)空間劃分的一種新的方式，圖中任意一個(gè)凸多邊形中任意一個(gè)內(nèi)點(diǎn)到該凸多邊形的控制點(diǎn)的距離不大于該點(diǎn)到其他任何控制點(diǎn)的距離。使用Voronoi圖來確定相鄰木，可以使相鄰木具有最近性和相鄰性的特征［10］。與對(duì)象木所在Voronoi多邊形相鄰Voronoi多邊形內(nèi)的林木就是最近相鄰木。因此，對(duì)象木的最近相鄰木株數(shù)就是與對(duì)象木所在多邊形的相鄰Voronoi多邊形的個(gè)數(shù)。

在ArcGIS軟件中，使用ArcToolbox中的Creat Thiessen Polygons工具生Voronoi圖。如圖2所示(以樣方A1為例）。分析Voronoi圖可以看出，對(duì)象木的相鄰木取值在4到7之間，絕大多數(shù)集中在5和6上。充分考慮研究區(qū)域林分的空間分布，本研究將n的值統(tǒng)一定義為5。

圖2 利用ArcGIS生成Voronoi圖Figure 2 Voronoi figure generated by ArcGIS

3.2 混交度計(jì)算結(jié)果分析

混交度是反映林分中林木混交程度的重要指標(biāo)。當(dāng)混交度值為0時(shí)，為零度混交，值為0.2時(shí)，為弱度混交，值為0.4和0.6時(shí)，為中度混交，值為0.8時(shí)，為強(qiáng)度混交，值為1.0時(shí)，為完全混交?；旖欢鹊挠?jì)算結(jié)果如表2所示。

在生長狀況一般的人工側(cè)柏林中主要樹種側(cè)柏混交度值大都集中在0和0.2，屬于人工純林到弱度混交階段?；旖粯浞N主要有油松，構(gòu)樹Brussonetia papyrifera，臭椿Ailanthus altissima，五角楓等，臭椿和五角楓株數(shù)較少，混交度達(dá)到了完全混交的程度。在生長狀況較好的人工側(cè)柏林中樣方內(nèi)主要樹種側(cè)柏混交度值大都集中在0.2和0.4，屬于弱度混交階段?；旖粯浞N主要有油松、五角楓、栓皮櫟等。五角楓和栓皮櫟株為強(qiáng)度混交和完全混交。

表2 樣地各樹種混交度值百分比Table 2 Mingling calculation results

3.3 大小比計(jì)算結(jié)果分析

以樹冠大小作為指標(biāo)比較樣地內(nèi)不同樹種的大小比值，以此來反映林分中樹種的地位。把大小比值為0的認(rèn)定為樹種在競爭中處于優(yōu)勢(shì)地位，值為0.2的認(rèn)定為樹種在競爭中處于亞優(yōu)勢(shì)地位，值為0.4和0.6的認(rèn)定為樹種在競爭中處于中庸地位，值為0.8的認(rèn)定為樹種在競爭中處于劣勢(shì)地位，值為1的認(rèn)定為樹種在競爭中處于絕對(duì)劣勢(shì)地位。樣方大小比計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 樣地各樹種大小比值百分比Table 3 Neighborhood comparison calculation results

在生長狀況一般的側(cè)柏人工林中，側(cè)柏處于絕對(duì)劣勢(shì)、劣勢(shì)和中庸地位的分別占32%，30%和26%，說明側(cè)柏在混交競爭中處于劣勢(shì)地位。油松處于中庸地位的占50%，說明油松在競爭中處于中庸地位。五角楓在競爭中處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的地位。這和在人工側(cè)柏林中，臭椿和五角楓等闊葉樹樹冠冠幅較大有關(guān)。構(gòu)樹作為伴生樹種，在競爭中處于中庸的地位，隨著側(cè)柏人工林的生長而被逐漸淘汰。

在生長狀況較好的側(cè)柏人工林中，側(cè)柏處于絕對(duì)劣勢(shì)、劣勢(shì)和中庸地位的分別占14%，30%和50%，說明側(cè)柏在混交競爭中處于劣勢(shì)到中庸地位的過渡。油松處于劣勢(shì)和中庸地位的分別占10%和54%，說明油松在競爭中處于中庸地位。五角楓在競爭中處于優(yōu)勢(shì)的地位，栓皮櫟處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的地位。由于五角楓和栓皮櫟等闊葉樹株數(shù)較少且冠幅大于側(cè)柏，在與側(cè)柏的競爭中處于優(yōu)勢(shì)地位。

3.4 角尺度計(jì)算結(jié)果分析

本研究選用n為5，標(biāo)準(zhǔn)角為72°。計(jì)算結(jié)果如表4所示。認(rèn)定當(dāng)角尺度取值為1.0時(shí)，代表分布很不均勻，取值為0.8時(shí)，分布不均勻，取值為0.6和0.4時(shí)，分布隨機(jī)，取值為0.2時(shí)，分布均勻，取值為0時(shí)，分布很均勻。根據(jù)惠剛盈等的定義，當(dāng)角尺度的均值在0.48和0.52之間時(shí)，代表林分隨機(jī)分布，角尺度的均值小于0.48時(shí)，均勻分布，角尺度的均值大于0.52時(shí)，團(tuán)狀分布［13］。

表4 樣地各樹種角尺度值百分比Table 4 Angular scale calculation results

在生長狀況一般的側(cè)柏人工林中，側(cè)柏主要處于分布很均勻和均勻，分別占22%和51%，屬于均勻分布；油松主要處于分布均勻和隨機(jī)，分別占17%和58%，屬于由分布均勻到分布隨機(jī)過渡；構(gòu)樹、臭椿和栓皮櫟主要處于分布不均勻。整個(gè)林分的平均角尺度為0.37，說明林分整體處于均勻分布狀態(tài)。

在生長狀況較好的側(cè)柏人工林樣地中，側(cè)柏主要處于均勻和隨機(jī)分布，分別占25%和50%，屬于均勻分布到隨機(jī)分布過渡；油松的平均角尺度為0.51，主要處于均勻和隨機(jī)分布，分別占11%和62%，屬于分布隨機(jī)階段；五角楓和栓皮櫟主要處于分布不均勻。整個(gè)林分的平均角尺度為0.49，說明林分整體處于隨機(jī)分布的階段。

4 結(jié)論與討論

分析發(fā)現(xiàn)生長狀況一般的側(cè)柏人工林處于由純林到弱度混交過渡階段，均勻分布，側(cè)柏在競爭中處于劣勢(shì)地位，五角楓在競爭中處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的地位，構(gòu)樹作為伴生樹種，在競爭中處于中庸的地位，隨著側(cè)柏人工林的生長而被逐漸淘汰。生長狀況較好的側(cè)柏人工林處于弱度混交階段，隨機(jī)分布，側(cè)柏在林分競爭中處于中庸地位，五角楓、栓皮櫟等闊葉樹在競爭中處于優(yōu)勢(shì)地位。

本研究使用航模飛機(jī)拍攝相片作為數(shù)據(jù)源，簡單易行且成本較低，通過后期圖像校正并通過外業(yè)實(shí)地驗(yàn)證調(diào)查來反演，可以得到精確的林木樹冠、空間位置等信息，省去大量的人力物力做外業(yè)調(diào)查。在分析計(jì)算林分空間結(jié)構(gòu)中，采用ArcGIS的Voronoi圖功能來確定與對(duì)象木最鄰近的林木株數(shù)n，更能充分反映林分的實(shí)際空間分布。使用航模獲取的相片可以較為精確地獲取樹冠大小、林木空間位置，除了用作分析空間結(jié)構(gòu)外，還可以間接分析生物量、綠量等，在未來的林業(yè)研究中會(huì)有更廣泛的應(yīng)用。

［1］MASON W L，QUINE C P.Silvicultural possibilities for increasing structural diversity in Brutish spruce forest：the case of Kielder forest［J］.For Ecol Manage，1995，79（1/2）：13-28.

［2］FERRIS R，HUMPHREY J W.A review of potential biodiversity indicators for application in British forest［J］.Forestry，1999，72（4）：313-328.

［3］POMMERENING A.Approaches to quantifying forest structures［J］.Forestry，2002，75（3）：305-324.

［4］AGUIRRE O，HUI Gangying，von GADOW K，et al.An analysis of spatial forest structure using neighbourhoodbased variables［J］.For Ecol Manage，2003，183（1/3）：137-145.

［5］湯孟平.森林空間結(jié)構(gòu)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)［J］.林業(yè)科學(xué)，2010，46（1）：117-120.

TANG Mengping.Advances in study of forest spatial structure［J］.Sci Silv Sin，2010，46（1）：117-120.

［6］湯孟平，唐守正，雷相東，等.林分擇伐空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型研究［J］.林業(yè)科學(xué)，2004，40（5）：25-31.

TANG Mengping，TANG Shouzheng，LEI Xiangdong，et al.Study on spatial structure optimizing model of stand selection cutting［J］.Sci Silv Sin，2004，40（5）：25-31.

［7］趙中華，惠剛盈，袁士云，等.小隴山銳齒櫟天然林空間結(jié)構(gòu)特征［J］.林業(yè)科學(xué)，2009，45（3）：1-6.

ZHAO Zhonghua,HUI Gangying，YUAN Shiyun，et al.Spatial structure characteristic ofQuercus alienavar.acuteserratanatural forest in Xiaolongshan［J］.Sci Silv Sin，2009，45（3）：1-6.

［8］侯向陽，韓進(jìn)軒.長白山紅松林主要樹種空間結(jié)構(gòu)模擬分析［J］.植物生態(tài)學(xué)報(bào)，1997，21（3）：242-249.

HOU Xiangyang，HAN Jinxuan.Simulation analysis of spatial pattern of main species in the Korean-pine broadleaved forest in Changbai mountain［J］.Acta Phytoecol Sin，1997，21（3）：242-249.

［9］鄧英英，湯孟平，徐文兵，等.天目山近自然毛竹純林的竹稈空間結(jié)構(gòu)特征［J］.浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，28（2）：173-179.

DENG Yingying，TANG Mengping，XU Wenbing，et al.Spatial structure of bamboo culm of an almost natural purePhyllostachys pubescensforest in Mount Tianmu［J］.J Zhejiang A＆F Univ，2011，28（2）：173-179.

［10］劉彥君.應(yīng)用三維模擬進(jìn)行林分空間結(jié)構(gòu)及競爭的研究［D］.北京：北京林業(yè)大學(xué)，2011.

LIU Yanjun.Study of Forest Stand Spatial Structure and Competition Based on Three-Dimensional Simulation Technique［D］.Beijing：Beijing Forestry University，2011.

［11］惠剛盈，胡艷波.混交林樹種空間隔離程度表達(dá)方式的研究［J］.林業(yè)科學(xué)研究，2001，14（1）：23-27.

HUI Gangying，HU Yanbo.Measuring species spatial isolation in mixed forests［J］.For Res，2001，14（1）：23-27.

［12］惠剛盈.森林空間結(jié)構(gòu)量化分析方法［M］.北京：中國科學(xué)技術(shù)出版社，2003：63-212.

［13］惠剛盈，von GADOW K，ALBERT M.角尺度——一個(gè)描述林木個(gè)體分布格局的結(jié)構(gòu)參數(shù)［J］.林業(yè)科學(xué)，1999，35（1）：37-42.

HUI Gangying，von GADOW K，ALBERT M.The neighbourhood pattern：a new structure parameter for describing distribution of forest tree position［J］.Sci Silv Sin，1999，35（1）：37-42.

［14］張思玉，鄭世群.筆架山常綠闊葉林優(yōu)勢(shì)種群種內(nèi)種間競爭的數(shù)量研究［J］.林業(yè)科學(xué)，2001，37（專刊1）：185-188.

ZHANG Siyu，ZHENG Shiqun.Quantitive study on intraspecific and interspecific competition for dominant population of evergreen broadleaved forest in Bijia Mountain［J］.Sci Silv Sin，2001，37（supp 1）：185-188.

［15］惠剛盈，von GADOW K，ALBERT M.一個(gè)新的林分空間結(jié)構(gòu)參數(shù)——大小比數(shù)［J］.林業(yè)科學(xué)研究，1999，12（1）：1-6.

HUI Gangying，von GADOW K，ALBERT M.A new parameter for stand spatial structure neighbourhood comparison［J］.For Res，1999，12（1）：1-6.

［16］汪平，賈黎明，魏松坡，等.基于Voronoi圖的側(cè)柏游憩林空間結(jié)構(gòu)分析［J］.北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，35（2）：43-48.

WANG Ping，JIA Liming，WEI Songpo，et al.Analysis of stand spatial structure ofPlatycladus orientalisrecreational forest based on Voronoi diagram method［J］.J Beijing For Univ，2013，35（2）：43-48.

［17］趙春燕，李際平，李建軍.基于Voronoi圖和Delaunay三角網(wǎng)的空間結(jié)構(gòu)量化分析［J］.林業(yè)科學(xué)，2010，46（6）：78-84.

ZHAO Chunyan，LI Jiping，LI Jianjun.Quantitative analysis of forest stand spatial structure based on Voronoi diagram&Delaunay triangulated network［J］.Sci Silv Sin，2010，46（6）：78-84.

［18］湯孟平，陳永剛，施擁軍.基于Voronoi圖的群落優(yōu)勢(shì)樹種種內(nèi)種間競爭［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2007，27（11）：4707-4716.

TANG Mengping，CHEN Yonggang，SHI Yongjun.Intraspecific and interspecific competition analysis of community dominant plant populations based on Voronoi diagram［J］.Acta Ecol Sin，2007，27（11）：4707-4716.

［19］王懿祥，陳永剛，湯孟平，等.基于GIS和.NET的插件式森林空間結(jié)構(gòu)分析系統(tǒng)［J］.浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，28（5）：720-726.

WANG Yixiang，CHEN Yonggang，TANG Mengping，et al.A plugin analysis system for forest spatial structure based on GIS and.NET［J］.J Zhejiang A＆F Univ，2011，28（5）：720-726.

Acquisition and analysis spatial structure of Platycladus orientalis plantations based on 3S

WU Aibin1，YOU Xianxiang2，ZHAO Yanxia1，QIN Yanjie1，LIU Xin1
（1.Institute of Geographical Sciences，Hebei Academy of Sciences，Shijiazhuang 050011，Hebei，China；2. College of Forestry，Beijing Forestry University，Beijing 100083，China）

High resolution remote sensing images of the study area were obtained with a digital camera bound to a model airplane.Then，images were corrected with forest characteristics and spatial attributes ofPlatycladus orientalisstands.Finally，a linear regression model was developed and tested based on field investigation，verification，and significance testing（P＜0.05）.Next，spatial structure of different forest stands in the survey region were analyzed using three classic spatial structure indexes：1）index-uniform angle index，2）neighborhood comparison，and 3）mingling.Results showed that growth inP.orientalisplantations was generally in a transition stage from unmixed to slightly mixed with a favorable distribution；however，the plantations were in a weak position in the completion.P.orientalisplantations that were slightly mixed and had good growth with a random distribution，varied in the completion.［Ch，2 fig.4 tab.19 ref.］

forest mensuration；high-resolution remote sensing image；Platycladus orientalis；forest spatial structure；uniform angle index；neighborhood comparison；mingling

S758.5

A

2095-0756（2014）01-0057-07

10.11833/j.issn.2095-0756.2014.01.009

2013-02-05；

2013-09-03

河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目（12237126D-1）；河北省科學(xué)院科技計(jì)劃項(xiàng)目（13140）

武愛彬，研究實(shí)習(xí)員，從事區(qū)域生態(tài)學(xué)、遙感與地理信息等研究。E-mail：wu.ai.bin@163.com。通信作者：趙艷霞，高級(jí)工程師，從事土地利用與規(guī)劃、生態(tài)學(xué)等研究。E-mail：hebdlxx@163.com