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Journal of Geo-information Science >

2017 , Vol. 19 >Issue 2: 281 - 288

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00281

Orginal Article

Forest Landscape Pattern Analysis Using the Integration of Virtual Forest Environment and Landscape Index Calculation Model

  • WANG Lei ,
  • CHEN Chongcheng , * ,
  • TANG Liyu
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  • National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing of Ministry of Education, Spatial Information Research Center of Fujian Province,Fuzhou University, Fuzhou 350002, China
*Corresponding author: CHEN Chongcheng, E-mail:

Received date: 2015-10-29

  Request revised date: 2016-01-05

  Online published: 2017-02-17

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

Abstract

Forest landscape pattern analysis is the basis for the optimization allocation and planning of forest landscape. Based on the data obtained from the second class survey of forest resources, with the integration of the forest landscape quantitative spatial analysis method and the independently-developed forest landscape visualization system software VisForest, a forest landscape pattern analysis and forest landscape 3D visualization simulation system was developed. This system is integrated with the landscape index calculation model and the geographic information system analysis method. The mainframe of the system was coded on Visual Studio 2008 platform with ArcEngine component and OSG graphics rendering engine incorporated, which has realized the quantitative and visual analysis of landscape pattern. Minhou Baisha national forest farm was taken as an example in this study. According to the dominant tree species, the forest landscape was classified and the landscape composition, patch characteristics and landscape heterogeneity etc. were analyzed. The results showed that the Cunninghamia lanceolate forest, Pinus massoniana forest, Pinus elliottii forest, Schima superba forest and the non-forest land are the dominant landscape types in Minhou Baisha national forest farm. The landscape types are generally versatile and the heterogeneity level is relatively high. Moreover, as the median one of all species, Schima superba is scattered majorly in long and narrow patches with small area. Schima superba’s shape index and fractal dimension number are the largest and its patch shape is intricate and irregular. The 3D visualization simulation of forest landscape provides an intuitive and interactive platform to the research of landscape pattern.

Key words： forest landscape pattern; landscape index; visualization; 2nd-class survey

Cite this article

WANG Lei , CHEN Chongcheng , TANG Liyu . Forest Landscape Pattern Analysis Using the Integration of Virtual Forest Environment and Landscape Index Calculation Model[J]. Journal of Geo-information Science, 2017 , 19(2) : 281 -288 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.00281

1 引言

森林景观格局决定森林资源的分布和配置,同时又制约景观内的各种生态过程,影响了系统稳定性、生物多样性和抗干扰能力[1]。通过对森林景观格局分析和研究,能够在看似无序的景观中发现潜在的秩序或规律,以揭示景观功能与结构之间的关系及景观动态演变规律,为优化配置森林景观空间格局以改善区域生态环境、恢复和重建森林生态系统提供参考。景观格局指数作为量化描述景观格局特征的主要方法之一,被广泛应用于环境研究领域,如土地利用变化[2]、湿地景观演化[3]和区域森林景观格局[4]等。随着地理信息和遥感技术的不断发展,国内外学者借助常用景观格局分析软件（Fragstats、Patch Analyst）,计算不同时期土地利用和土地覆被分类图的景观指标值,来对比分析景观的时空变化以及预测景观格局未来的变化趋势[5-6]。张会儒[7]、邱实[8]采用景观指数法对森林景观进行了要素组成、结构特征、异质性和空间相互关系等方面的动态分析,研究结果多以二维图表形式表达,不能直观感受到森林景观随时间的变化信息。
三维视觉图像比二维表格、数字或其他类型的媒介更能传达有意义、显著的信息。三维可视化可直观形象、多角度地表现森林景观,便于交互式调整景观格局,满足了公众对森林经营决策的参与度。森林可视化（虚拟森林环境）有助于理解自然界复杂的关系,它作为新鲜事物从产生到逐渐被认为是一种潜在的有用工具。目前森林景观三维可视化已被用于应对在不同干扰（如火、虫害）下森林管理方案的对策研究中,如Chou等利用森林景观三维可视化组织复杂的时空信息,为决策者提供全面的通信媒介,评估不同背景的火灾和虫害预案下的森林管理方案[9];Brian等将自然景观可视化软件Visual Nature Studio与FARSITE相结合应用于林火蔓延三维可视化模拟研究中[10]。国内在景观可视化方面的成果,有的是在国外研究成果的基础上进行本地化模型的集成开发[11],有的是自主研发出集虚拟现实、信息管理、森林生长模拟于一体的虚拟森林管理原型系统[12-13]。
本文集景观指数分析方法与森林可视化技术为一体,设计并实现森林景观格局分析的定量化与景观可视化,以闽侯白沙国有林场的数据为例,分析了研究区不同景观要素类型的结构特征及其相互关系,并在虚拟地理环境下模拟不同树种林分的三维可视化,为景观格局分析传达更直观的信息。

2 研究方法

2.1 景观格局分析方法

本文采用景观指数法进行景观格局分析。根据各景观指数的生态意义总结出能够直观反映景观组成结构特征、破碎性及空间相互关系的指数,例如,斑块类型面积、斑块数、优势度指标能直观地反映景观要素的组成;而斑块大小、形状指数、分形维数用于分析景观类型斑块特征;斑块密度、边缘密度、多样性指数等指标用于描述景观异质性;平均最小距离和聚集度指数用来量化各景观类型在空间上的连通性。各景观指数的计算公式见表1。
Tab. 1 The formula used in landscape index calculation

表1 景观指数的计算公式

景观格局分析 景观指数 计算公式
景观组成结构 斑块类型面积
CA/hm2		 CA=∑j=1naij/10000
斑块面积百分比PLAND PLAND=pi=∑j=1naij/A×100
斑块类型个数NP NP=ni
优势度D Di=∑j=1naij/A+∑j=1nnijN×100/2
景观斑块特征 平均斑块面积
MPA		 MPA=∑j=1naij10000/ni
最大斑块指数
LPI		 LPI=max(aij)j=1n/A×100
面积加权的平均形状指数AWMSI AWMSI=∑j=1n0.25pij/aij)∙(aij/∑j=1naij)
面积加权的平均分形维数AWFRAC AWFRAC=∑j=1n(2ln(0.25pij)/ln(aij))∙(aij/∑j=1naij)
景观异质性 斑块密度PD/
（块/100hm2）		 PD=niA×10000×100
边缘密度ED/
（m/hm2）		 ED=∑k=1meik/A×10000
Shannon′s多样性指数SHDI SHDI=-∑i=1mpi×lnpi
Shannon′s均匀度指数SHEI SHEI=-∑i=1mpi×lnpi/lnm
景观空间分布 平均最小距离
MNN/m		 MNN=∑j=1nhij/ni
聚集度CONT CONT=1+∑i=1m∑j=1mgijlngij2lnm×100

注：i表示景观类型的种类,取值为1,2,…,m;j表示某种景观类型的斑块序号,取值为1,2,…,n;aij表示第i种景观类型中第j个斑块的面积;pij表示第i种景观类型中第j个斑块的周长;hij为从斑块ij到它最近的同类型斑块之间的距离;ni表示景观类型i所包括的斑块数量;eik为景观中相应斑块类型的总边缘长度;gij为随机选择的两个相邻小班属于类型i与j的概率;pi为景观中斑块类型i的面积比重;A为景观总体面积;N为斑块总数

2.2 虚拟森林环境构建方法

森林是自然地理环境的重要组成部分,也是一个复杂的系统;现实森林环境经抽象、概括、转换为数学模型,再通过可视化技术形成虚拟森林景观[14]。本文虚拟森林环境主要是地形三维可视化和树木三维可视化。地形三维可视化是基于DEM地形数据形成高低起伏的地表面,再叠加遥感影像数据形成地表真实纹理,采用地形渲染工具osgEarth进行加载与绘制。树木三维可视化是通过采集各树种的实体模型图片及树干树叶纹理,依据各树种的不同形态结构特征,采用参数化单树建模软件 ParaTree[15]建立树木三维几何模型。虚拟森林环境是在三维地形景观模型的基础上,以二类调查数据为基础,根据小班的优势树种、分布密度和小班边界,采用随机分布、均匀分布或集群分布的规则,计算每株木的空间地理坐标,然后把树木模型对应“种植”或放置于三维地形上,生成三维森林景观[16]。

2.3 虚拟森林环境与景观指数计算模型的集成

本文以森林资源二类调查数据为数据源进行森林景观要素类型划分、矢量数据属性编辑等预处理。在虚拟森林环境平台VisForest[17]上,根据上述景观指数的计算公式集成森林景观定量空间分析方法,实现不同景观要素类型斑块尺度水平、斑块类型尺度水平、景观尺度水平上各景观指数的计算。通过各景观指数的生态意义和计算结果对景观进行要素组成结构、斑块特征、异质性和空间相互关系等分析,进而判断森林景观格局的合理性（图1）。虚拟地理环境与景观指数计算模型的集成是直观判断和定量数据分析相结合的模拟技术,综合了二三维信息,具有直观性、交互性。
Fig. 1 The solutions of landscape index integration

图1 景观指数集成的方案

3 系统设计与实现

森林景观格局分析及可视化系统是基于 ArcEngine组件和工具包、OSG图形图像渲染引擎,以VC++作为系统编程语言,实现森林景观格局分析评价与可视化的解决方案。该系统涉及空间数据和非空间数据的采集、处理和利用,主要有数据输入、景观指数计算、数据结果输出、景观格局分析评价、结果可视化5个功能。系统总体结构可划分为数据层、逻辑层和表现层（图2）。
Fig. 2 The diagram of system architecture

图2 系统体系结构图

该系统集成景观指数法进行森林景观格局分析,主要是以森林资源二类调查数据为数据源划分景观要素类型,计算不同景观类型的各景观指标,输出结果统计表进行对比分析。森林景观可视化是利用地景渲染工具箱osgEarth和ArcEngine组件进行DEM地形数据、遥感影像数据、二类调查数据的加载,并基于OSG的高级渲染特性进行三维场景的绘制、组织和优化,形成高效真实的虚拟森林场景。

4 实验结果分析

本文以闽侯县白沙林场为例,收集了30 m分辨率的DEM模型数据、遥感影像数据和2013年森林资源二类调查数据。闽侯县白沙林场（118°55′50″~119°12′00″ E,26°10′20″~26°23′50″ N）地处闽侯县西北部,位于闽江之畔。属于亚热带海洋性季风气候,全年冬短夏长,温暖湿润,无霜期达326 d,年平均日照数为1700-1980 h,年平均降水量为900-2100 mm,年平均气温为16~20 ℃。主导风向为东北风,夏季偏南风为主,7-9月是台风活动期,每年平均台风直接登陆有2次。其总面积约为5010 hm2,其中林地面积为4060 hm2,主要从事木材和锯材生产,北部是速生丰产用材林区,中部是生态保育及名特优经济林区。森林资源二类调查数据为本研究的主要数据源,是以shapefile矢量形式储存,包含空间数据和属性数据。空间数据是多边形,属性数据有小班面积、优势树种、树种组成、经营类型等数据项。以优势树种为依据,划分森林景观类型,分为杉木林、马尾松林、湿地松林、木荷林、樟树林、桉树林、毛竹林、果树林和非林地9种景观要素类型,以小班为单位计算各类型斑块的景观指数,其计算结果如图3所示。在虚拟地理环境下实现景观指数计算模型的集成,以便从二维、三维角度综合分析评价森林景观格局。
Fig. 3 The calculation results of landscape index

图3 景观指数的计算结果

4.1 森林景观模拟

该研究区划分为9种景观要素类型,不同颜色的小班代表不同的景观要素类型,以部分有林地为例展示森林景观三维可视化模拟。森林景观可视化的过程简化为：首先从二维林相图中选择一个小班,获取小班景观要素类型、小班面积、每亩林木株数等属性和小班边界,以小班外接矩形左上角为起点,一定的树木间距为差,确定分布在小班内的树木二维坐标;再通过DEM地形数据计算出树的高程坐标即可确定树木的三维位置信息;最后从单树模型库中读取相应的树木几何模型,加载到虚拟场景中实现虚拟森林环境的渲染,如图4所示。虚拟地理环境可直观再现森林场景,便于人们进行理解和感知。其与景观格局分析结合起来,是直观判断和定量数据分析相结合的模拟技术,使二维的信息可以通过三维形式展示出来,为交互式调整森林景观格局提供了一个平台,为景观规划设计提供了形象的、精准的信息和技术支持。
Fig. 4 The three-dimensional simulation of forest landscape

图4 森林景观三维模拟

4.2 森林景观格局分析

4.2.1 景观要素组成结构分析
斑块面积和斑块数是景观要素组成分析的2个直接指标,直观反映出不同景观要素类型的大小及斑块破碎度,表现为物种间能量和养分流动的差异。优势度是综合斑块数百分比和斑块类型面积比的一个指数,弥补了用其中一个指数代表景观主体成分的缺陷性。图3中景观指数的计算结果列于表2,斑块类型的二维空间分布如图5所示。从表2可看出,湿地松林与木荷林在斑块数百分比和斑块类型面积比中排序正好相反,由此可知相比于湿地松林,木荷林的斑块数相对多,而斑块面积相对小,所以优势度指标更能直观地反映出主要的森林景观要素类型。因此,杉木林、非林地、马尾松林、湿地松林和木荷林是白沙国有林场的优势景观类型,是控制景观格局的重要组成要素;而毛竹林所占比例最小,其优势度指标仅为1.04%。
4.2.2 景观斑块特征分析
从表2可看出,湿地松林的斑块平均规模最大,说明其分布较为集中;其他景观类型的平均斑块面积在2.18~4.56 hm2之间,表明总体景观类型斑块大小相对均衡。斑块面积标准差和斑块面积变动系数是反映同一景观要素类型中斑块大小的变化程度[7]。在该研究区中,非林地的斑块面积标准差和变动系数指标远远高于其他类型的,表明非林地斑块规模变动剧烈,斑块大小不一。相较于其他景观类型,非林地的最大斑块指数值最大,说明非林地的最大斑块相对大。
Tab. 2 The landscape index values of Baisha national forest farm

表2 白沙国有林场的各景观指数值

指标 杉木林 马尾松林 湿地松林 木荷林 樟树林 桉树林 毛竹林 果树林 非林地
斑块数 393 185 133 165 20 35 17 50 270
斑块数百分比/% 30.99 14.59 10.49 13.01 1.58 2.76 1.34 3.95 21.29
斑块类型面积/hm2 1790.13 778.84 715.41 390.04 60.82 155.53 37.12 132.11 950.07
斑块类型面积比/% 35.73 15.55 14.28 7.79 1.21 3.10 0.74 2.64 18.96
优势度/% 33.36 15.07 12.38 10.40 1.40 2.93 1.04 3.29 20.13
平均斑块面积/hm2 4.56 4.21 5.38 2.36 3.04 4.44 2.18 2.64 3.52
斑块面积标准差 3.37 3.35 3.89 2.27 3.62 3.18 1.93 2.42 8.54
斑块面积变动系数 74.07 79.63 72.25 95.88 119.08 71.65 88.32 91.60 242.76
最大斑块指数 0.35 0.32 0.40 0.34 0.33 0.28 0.13 0.23 2.25
面积加权的平均形状指数 1.48 1.47 1.41 4.37 1.37 1.41 1.52 1.38 2.01
面积加权的平均分形维数 1.07 1.06 1.06 1.22 1.06 1.06 1.08 1.06 1.11
斑块密度 7.84 3.69 2.65 3.29 0.40 0.70 0.34 1.00 5.39
边缘密度 89.92 40.50 32.15 82.44 3.31 7.65 2.69 8.17 55.49
平均最小距离 114.57 224.65 324.36 50.17 1270.31 502.01 790.37 649.4 112.86
聚集度 86.27 82.65 86.47 51.85 81.29 89.19 72.77 81.53 79.70
形状指数表示整体景观形状的复杂程度,其值越大则斑块形状越复杂。分形维数是复杂形体不规则性的量度,取值范围为1-2,值趋于1表示斑块形状简单接近于正方形,值趋于2表示斑块形状复杂不规则。木荷林的形状指数值为4.37,比其他要素类型大很多,而且木荷的分形维数值也最大,表示木荷林的斑块形状复杂而不规则,这是因为木荷作为隔离带树种,多种植在其他树种斑块的外围,以小面积狭长斑块居多,木荷林如图5红色斑块所示;非林地的形状指数和分形维数也较大,是因为非林地的面积大,分布不均匀,细小的斑块多;而其他景观类型的形状指数和分形维数分别在1.37-1.52和1.06-1.08之间,表示这些景观类型的斑块形状相对规则和均匀。
Fig. 5 The spatial distribution of forest landscape patch (a clip of the original figure)

图5 森林景观斑块空间分布图（部分）

4.2.3 景观异质性分析
景观异质性是生态学过程和格局在空间分布上的不均匀性,即景观的破碎化程度,可用斑块数、斑块密度和斑块边缘密度来衡量。由上述二维分布图可明显看出,杉木林的斑块数量多且分布较集中。如图6所示,模拟了部分杉木林分的三维可视化。由表2可看出,杉木林的斑块密度和边缘密度都最大,达到7.84块/100 hm2和89.92 m/hm2,其异质性最强,说明杉木林内部或与其他景观类型之间都进行着丰富的物质能量交换,主要是因为杉木林的斑块数量多,是研究区最主要的景观类型;其次非林地、马尾松林、木荷林、湿地松林的斑块密度大于2.5块/100 hm2,而木荷林的边缘密度是其中最大的,这是因为木荷的斑块狭长;而樟树林和毛竹林的斑块密度和边缘密度都很低,说明其存在的数量有限。
Fig. 6 The three-dimensional simulation of Cunninghamia lanceolate forest

图6 杉木林分三维模拟

多样性指数用于描述景观类型的多样性和复杂性,其值的高低反映了景观类型的数量及各景观类型所占比例的变化[18],均匀度指数反映各景观类型在空间上分布的均匀程度。本文通过计算香农多样性指数和香农均匀度指数,得出多样性指数为1.74,表明景观类型丰富;均匀度指数为0.79,表明各景观类型所占比例差别大,有一定的优势类型,其中杉木林、非林地、马尾松林、湿地松林和木荷林是研究区的优势景观类型。
4.2.4 景观空间相互关系分析
景观要素的空间关系是刻画相同或不同景观类型在空间上的分布方式,衡量斑块类型的分散程度,可用平均最小距离（MNN）、聚集度指数来表示,平均最小距离是指某一景观类型到其最邻近斑块的距离,聚集度指数量化相应景观类型在整体景观中的紧密程度。从表2可看出,木荷林的平均最小距离最小,是因为木荷斑块类型是环状绕行的;由于杉木林和非林地的大面积存在,其平均最小距离都在120 m以内;樟树林的平均最小距离最大,是因为其数量少,面积小,分布比较分散。而桉树林的聚集度指数最高,说明桉树斑块分布比较集中;木荷林的聚集度最小,说明木荷斑块分布比较分散。

5 结论

本文主要是在森林景观可视化系统的支持下集成景观格局分析的景观指数法,实现以森林资源二类调查数据为数据源的景观指标计算,用于分析森林景观要素组成、斑块特征、异质性和空间相互关系等方面。以闽侯县白沙国有林场的数据为例,分析得出杉木林、马尾松林、湿地松林、木荷林、非林地是白沙林场的主要景观类型,总体景观类型丰富、景观异质性较高;木荷作为隔离带树种,以小面积狭长斑块居多,其形状指数和分形维数最大,斑块形状复杂而不规则。森林景观的三维可视化模拟为研究景观格局提供了一个直观、交互的展示平台,这是从二维和三维角度来研究森林景观特征,可为交互式森林景观规划、景观评价等提供重要的理论和技术支撑。森林是一个长期动态变化的系统,下一步将景观变化模型、景观格局分析和景观可视化相结合,模拟森林演替不同时期的景观特征,预测未来森林景观变化以及展示森林景观可 视化。

The authors have declared that no competing interests exist.

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张会儒,何鹏,郎璞玫.基于森林资源二类调查数据的延庆县森林景观格局分析[J].西部林业科学,2010,39(4):1-7.以北京市延庆县1999年和2004年两期森林资源二类调查数据为基础,在ArcG IS的支持下,使用PatchAnalyst 4软件计算出10个景观指数,对研究区域的森林景观进行了要素组成、斑块特征、异质性和空间分布等的动态分析。结果表明,以土地类型和优势树种为依据的二级森林景观类型为标准,在以有林地为基质的森林景观格局中,由于人工和自然因素影响,其整体森林景观具有极强的异质性,并且有升高的趋势,使得有林地景观具有较高破碎度。同时非林地受人类活动影响严重,不规则斑块形状进一步加剧。通过对优势树种的二级森林景观类型划分,刺槐、杨树、阔叶杂木等先锋树种的斑块,侧柏、油松、落叶松等人工林树种的斑块,桦树、栎类等高海拔次生林树种的斑块都分别表现出与之生态和林学特性相适应的状态。

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[ Zhang H R, He P, Lang P M.The 2nd-class survey data based forest recourses information for the analysis of landscape pattern in Yanqing county[J]. Journal of West China Forestry Science, 2010,39(4):1-7. ]

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邱实,赵广亮,杨华,等.基于景观指数的八达岭林场森林景观格局动态分析[J].河南农业科学,2014,43(11):107-112.lt;span id="ChDivSummary" name="ChDivSummary">以2004年和2009年2期的八达岭林场林相图以及森林资源二类调查数据为基础,在Arcgis 9.3软件平台上进行空间信息建立和处理,利用景观格局指数和半变异函数方法从不同尺度分析八达岭林场森林景观格局的动态变化,为八达岭林场森林景观规划提供基本依据。结果表明,混交林、针叶林、阔叶林和灌木林始终是八达岭林场的优势景观类型,其中阔叶林面积减少,针叶林的生态效用逐渐增加,各景观类型趋向于更加均匀合理的方向发展。在1km尺度下,香农多样性指数的最高值出现在林场的中部,并向外呈现出依次递减的环状扩展模式,空间相关性明显提高,随机因素对总体空间异质性的影响减小,景观多样性空间分布不平衡,景观破碎化程度有所改善。&nbsp;</span>

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[ Qiu S, Zhao G L, Yang H, et al.Dynamic analysis of forest landscape pattern in Badaling forest farm based on landscape index[J]. Journal of Henan Agricultural Sciences, 2014,43(11):107-112. ]

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Chou C Y, Song B, Hedden R L, et al.Three-dimensional landscape visualizations: New technique towards wildfire and forest bark beetle management[J]. Forests, 2010,1(2):82-98.ABSTRACT After a century of fire exclusion, western US forests are vulnerable to wildfire and bark beetles. Although integrated fire and pest management programs (e.g., prescribed burning and thinning) are being implemented efficiently, damage to forests continues. Management challenges come in the forms of diverse land ownership, dynamic forest landscapes, the uncertainty effect of management strategies, and social interaction of the increasing wildland-urban interface. Three-dimensional (3-D) landscape visualization is comprised of multi-spatial, multi-temporal, and multi-expression elements. Supplemented with GIS database, remote sensing images, and simulation models, this technique can provide a comprehensive communication medium for decision makers, scientists, stakeholders, and the public with diverse backgrounds on the wildfire and forest bark beetle management. The technique we describe here can be used to organize complicated temporal and spatial information, evaluate alternative management operations, and improve decision-making processes. The application and limitations of our technique are also discussed.

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Williams B J, Song B, Chou C Y, et al.Software applications to three-dimensional visualization of forest landscapes: A case study demonstrating the use of Visual Nature Studio (VNS) in visualizing fire spread in forest landscapes[A]. In: Li C, Lafortezza R, Chen J Q (eds.). Landscape Ecology in Forest Management and Conservation[M]. Berlin: Springer Berlin Heidelberg, 2011:148-175.

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高广磊,丁国栋,肖萌,等.人工混交林的林分可视化研究[J].水土保持通报,2012,32(6):158-162.随着计算机科学与图形学的快速发展,林分可视化技术已经成为21世纪数字林业和精准林业的重要支撑。以林分可视化系统(stand visualization system,SVS)基本原理为切入点,利用木兰围场国有林场森林植被调查数据,详细介绍了该模型的使用方法,展示了研究区内华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)-白桦(Betula platyphlla)单木树形设计与人工混交林林分可视化的基本流程,并对模拟结果进行了分析与讨论。研究结果表明,林分可视化系统可生成直观、立体、精美的林分可视化效果图,并可提供林分树种分布、胸径分布、垂直结构、郁闭度等大量林分基础数据信息;可在虚拟森林环境中设计或调整森林经营方案,模拟森林经营的全过程,是实现森林经营可视化的理想工具;最后,讨论了林分可视化系统现阶段应用的局限性与未来的发展方向。

[ Gao G L, Ding G D, Xiao M, et al.A study on stand visualization of artificial mixed forests[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2012,32(6):158-162. ]

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陈崇成,唐丽玉,权兵,等.基于信息管理的一种虚拟森林景观构建及应用探讨[J].应用生态学报,2005,16(11):2047-2052.在分析不同尺度的森林可视化建模内容和技术特点的基础上,提出了一个基于信息管理的虚拟森林景观构造原理和技术体系.把过程建模技术与树木形态结构描述结合,提出了一种交互式、参数化的树木动态建模方法,给出了相应的绘制方法和几何体简化算法以实现加速实时绘制,并以福建省漳浦县为例,建立了典型树种的几何模型库.利用森林调查和遥感动态空间数据,借助地理信息系统ArcObiect组件、图形环境OpenGL和Visual C<sup>++</sup>语言,开发了虚拟森林管理原型系统,实现森林二维/三维交互漫游、查询分析、森林生长仿真模拟,其真实感与模拟精度满足实际森林资源管理需求.最后给出了系统的典型用户界面以及在考虑竞争条件下马尾松自然生长模拟和人工间伐前后的虚拟景观对比的应用例子.

[ Chen C C, Tang L Y, Quan B, et al.Construction of information management-based virtual forest landscape and its application[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2005,16(11):2047-2052. ]

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刘海,张怀清,莫登奎,等.基于信息编码的森林景观可视化模拟[J].林业科学研究,2014,27(2):208-212.通过对森林景观可视化模拟技术的研究，结合现有信息分类编码技术，提出一种利用自定义的数字化树木编码构建森林可视化环境的新方法。通过实验模拟结果可知，利用树木编码构建的森林可视化环境效果较好，此种方法为数字化森林模型的研建做出了部分尝试，在一定程度上提高了森林景观的构建速度。

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[ Liu H, Zhang H Q, Mo D K, et al.Forest landscape visualization simulation based on information coding[J]. Forest Research, 2014,27(2):208-212. ]

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唐丽玉,陈崇成,林定.利用HLA的分布式虚拟森林环境构建[J].武汉大学学报·信息科学版,2010,35(3):353-355.以分布式虚拟森林灭火环境为例，基于HLA／RTI协议，设计和初步实现了地形、树木、林 火、灭火工具联邦成员组成的分布式森林灭火仿真系统虚拟场景的三维动态生成与显示。系统将仿真的底层通讯和上层的模型控制框架、三维图形绘制分离开来，形 成各个独立的模块，具有扩展性和重用性。

[ Tang L Y, Chen C C, Lin D.HLA-based virtual forest environment construction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010,35(3):353-355. ]

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林定,陈崇成,唐丽玉,等.基于颜色编码的虚拟树木交互式修剪技术及其实现[J].计算机辅助设计与图形学学报,2011,23(11):1799-1807.为了解决传统方法中存在的三维树木交互式修剪问题,提出一种基于颜色编码的虚拟树木交互式快速修剪方法.首先分析了虚拟树木交互式修剪技术的要求和存在的困难;然后依托自主开发的基于形态特征参数的三维树木建模系统ParaTree,提出一种结合树木层级拓扑结构的快速拾取海量图元的方法,将树木三维模型巧妙地编码为32位RGBA颜色,并利用GPU上的离屏缓冲区实现了基于颜色编码的交互式枝条修剪.实验结果表明,该方法具有普适性,易于与其他植物建模方法结合,扩展了树木三维建模与可视化系统的基本功能,具有像素级的拾取精度和独立于模型复杂度的非常快速的响应时间,为树木栽培和经营管理的株型设计或整枝修剪的数字化设计研究提供了新的手段.

[ Lin D, Chen C C, Tang L Y, et al.Interactive pruning operation on virtual tree based on color encoding[J]. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2011,23(11):1799-1807. ]

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王灵霞,唐丽玉,陈崇成,等.杉木人工林林分可视化模拟系统设计与实现[J].微型机与应用,2015,34(4):93-96.在林业领域,森林生长模型的预 测结果可以提供丰富的详细信息,然而传统使用文本或统计表的方式表达模拟结果不利于结果的分析和理解。针对此问题,根据林分结构描述参数和分析内容的具体 可视化需求,集成虚拟植物、可视化技术和森林径阶模型,设计了杉木人工林林分可视化模拟系统的体系结构。利用VS2008开发平台、Arc Engine与OSG图形渲染引擎,在Vis Forest原型系统的基础上,开发集成Weibull分布模型、杉木胸径与树高和冠幅的关系模型等,形成杉木人工林可视化模拟系统。系统实现了林分结构 的统计分析、二维可视化和二三维一体化的可视化模拟。该系统为林分生长和林分经营管理的研究和决策提供了直观高效的表达手段和可视化分析工具。

[ Wang L X, Tang L Y, Chen C C, et al.Design and implementation of visual simulation system of cunninghamia lanceolata plantations[J]. Microcomputer & Its Applications, 2015,34(4):93-96. ]

[17]
Tang L Y, Chen C C, Zou J, et al.OntoPlant: An integrated virtual plant software package for different scale applications[C]. 2011 IEEE International Conference on Spatial Data Mining and Geographical Knowledge Services (ICSDM), 2011:308-314.

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张绪良,张朝晖,徐宗军,等.莱州湾南岸滨海湿地的景观格局变化及累积环境效应[J].生态学杂志,2009,28(12):2437-2443.lt;p>在湿地景观类型分类基础上，利用遥感技术及GIS技术提取了1987和2002年莱州湾南岸滨海湿地Landsat 5、Landsat 7卫星假彩色合成影像的空间属性数据，利用斑块动态度、斑块密度指数、景观多样性指数、斑块破碎化指数研究了湿地景观格局变化及其累积环境效应。结果表明，15年间莱州湾南岸滨海湿地景观总面积基本不变，但自然湿地总面积减少了49.1%，减少的自然湿地主要转化为养殖池、盐田等人工湿地。湿地景观格局的变化还表现为景观多样性指数下降、斑块破碎化指数升高。湿地景观格局变化引起自然湿地的总净初级生产量下降，环境净化功能、抗御自然灾害功能降低，陆地中生植物、旱生植物外来及有害植物侵入湿地，湿地生态系统服务价值下降等累积环境效应。</p>

[ Zhang X L, Zhang Z H, Xu Z J, et al.Landscape pattern change and its cumulative environmental effects of coastal wetlands in southern Laizhou Bay[J]. Chinese Journal of Ecology, 2009,28(12):2437-2443. ]

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