基于ArcGIS的森林资源清查样木位置图绘制研究

毕陈权,石振情,夏凡,蔡正国,吴开毅,陈舟,李茂源

(1.贵州省林业学校，贵州 贵阳 550201，2.贵州科测信息技术有限责任公司，贵州 贵阳 550081

森林是以木本植物为主体的生物群落，包括乔木林、竹林和国家特别规定灌木林地，森林属于可再生性资源，可防风固沙、涵养水源，受到自身生长规律、环境因素与人为因素等多方面的影响。长期以来，我国森林资源总量不足、质量效益不高、生态系统退化、生态功能脆弱等问题十分突出，珍稀树种和大径级材短缺、木材消耗快速增长，木材进口限制与日俱增，建立国家储备林制度势在必行。2017年，中央一号文件首次明确指出要加强国家储备林基地建设，说明中央把国家储备林基地建设上升到了国家木材安全战略的重要地位[1]。在森林资源调查中，样木位置图是样木因子调查的重要成果之一，不仅针对样地内每株样木的位置进行标示，也为样地和样木复位提供重要依据[2]。

在贵州省播州区国家储备林项目固定样地监测的森林资源调查中，共得到10个固定圆形样地的调查结果，利用计算机软件Excel 2013和ArcGIS 10.2进行样木位置的数据管理与样木位置图的绘制，实现间伐前后样木位置图的计算机可视化，提高了样木调查的效率与定位的精度。

1 监测区概况

播州区位于贵州省北部的遵义市，经度106°17′22″～107°26′25″E，纬度27°13′15″～ 28°04′09″N，东接湄潭、瓮安，南邻息烽、开阳，西连仁怀、金沙，北邻红花岗区、汇川区。全区面积为2487.63 km2，辖5街道17个镇2个民族乡。播州区地处大娄山山脉南侧，属黔中丘陵和黔北山地过渡地带。该区属于中亚热带季风性温润气候，年平均气温为14.9 ℃，降雨量为1035.7 mm，冬无严寒、夏无酷暑。

2 监测样地与样木调查相关技术规定

森林资源清查是获取森林资源信息和进行林业各种分析决策的一项基础技术工作，在一定时期内能够分析森林变化的规律及趋势、评价森林经营的成效[3-4]。样木位置图能够反映调查样地林木的空间分布情况，在森林资源调查中，常采用手持GPS、全站仪、罗盘仪等仪器进行观测，既能保证数据的连续性、准确性，也能防止固定样地复位较难、固定样木测定精度不高等问题出现。

2.1 圆形样地布设

固定样地的选择以实测调查结果为基础，需在掌握样地所在小班整体林分概况后选择具有代表性的样地。固定样地形状为圆形，半径为14.57 m，面积为666.7 m2。调查结束后在圆形样地圆心处埋设金属管，在圆心处利用铁锄挖十字状，并喷洒油漆标记圆心，露出地面长度应小于10 cm。

2.2 样木调查要求

用围尺在乔木胸高1.3 m处(利用标准的1.3 m杆)测量其胸径，用油漆围绕树干一周标记胸高测量点，在胸高点上方标记样木编号并将铝牌钉在树根处标记永久树木编号。样地记录表内容有乡镇村名、小班号、中心点X和Y坐标、样木编号、树种、方位角(°)、水平距(m)、胸径(cm)、树高(m)、生长状况、是否采伐(√/×)等基本信息[5]。

2.3 外业调查所需工具及仪器

围尺、油漆、皮尺、测高杆、1.3标准杆、记录板、记录纸、油性笔、外业砍刀、铁锄、铁锤、铝片、数字字钉、洋钉、平板计算机(用于记录中心点位置、拍摄工作照及林地情况照片)。

本次一共调查到10个样地点，调查样木共计1063株，研究中抽取其中一个样地点(1号样地)作为本文的研究对象，立地类型为乔木林地，优势树种为杉木，土壤类型为黄壤。

2.4 数据处理

2.4.1 Voronoi图原理

泰森多边形又称冯洛诺依图(Voronoi diagram)，简称Voronoi图，是邻域分析(邻域分析)中的一种方法。Voronoi图适用于表现空间对象的复杂邻域关系，通过空间点周围的邻点，或某特定位置及方向范围内的某性质的邻点，对其进行分析[6]，即将样木点两两相连并作连线的中垂线，中垂线相交形成若干个多边形，每个子区域总包含一个样本数据点实测值(代表该区域)[7]。

式中：PiV为对象点Pi的泰森多边形，x为平面上任一点，d为平面距离函数。

所有点对象的泰森多边形的集合构成点集P的泰森多边形：

2.4.2 数据处理软件

数据整理计算在Excel 2013中进行，样木位置可视化最终在ArcGIS 10.2中实现。

3 结果与分析

在Voronoi图建模过程中，忽略了样地本身的地形、地貌等特征以及林木本身影响力的异同，将样地假想成在一个二维欧式平面上，样地上所有胸径大于5 cm的林木均为离散点。在ArcGIS 10.2软件中的Analysis Tools下的邻域分析(Proximity)工具中使用创建泰森多边形(Thiessen)工具对样点数据进行分析，具体操作如下：

3.1 样木位置可视化

在该样地中，共调查样木163株，优势树种为杉木，将每个样地基本情况及每木检尺数据(样木编号、中心点X和Y坐标、树种、方位角(θ)、水平距(L)、胸径(D)、树高(H)、生长状况(优/良/差)、是否采伐(√/×))分别录入Excel表中，保存文件格式为“.xls”。样点数据在导入ArcGIS 10.2之前应进行正确的转换处理，即根据中心点坐标(X=0，Y=0)、每一株样木的方位角及水平距计算每一株样木的相对X、Y坐标(角度转换为弧度)。其在Excel 2013中的计算公式为：

X=L*sin(θπ/180)Y=L*cos(θπ/180)

打开ArcGIS 10.2，新建个人地理数据库，用于储存以下添加的点文件及面文件。利用显示XY数据工具，生成样木位置散点图。

图1 数据导入ArcGIS10.2

3.2 样木位置Voronoi图的生成

步骤：(1)在ArcToolbox中找到工具“邻域分析”(Proximity)，使用邻域分析下的“创建泰森多边形”(Thiessen)工具对样点数据进行邻域分析；(2)输入要素即要进行邻域分析的样点数据，选择固定位置存放邻域分析结果，其输出字段选择All；(3)在环境设置中设置处理范围，范围选择为“与图层 边界 相同”，得到“裁剪前的Voronoi图”数据；(4)利用裁剪工具将“裁剪后的Voronoi图”作为输入要素、“边界”作为裁剪要素，最终生成完整的Voronoi图。

图2 数据处理过程

3.3 样木位置Voronoi图的生成

按照上述相同的方法，对剔除采伐木后的样点数据进行邻域分析，最后得到该样地样木采伐前后的Voronoi图。

林间环境对森林树木及植被生长产生的作用非常关键，如果林间树木分布过密，树木之间的营养竞争会非常激烈，导致部分树木营养不良，加上光照、水分不足，树木的健康会受到影响[8]。根据“砍小留大、砍弱留强、砍密留稀、兼顾均匀”原则，确定采伐木与保留木，该样点中的采伐强度小于9%。由图3中可以看出，对样地进行间伐后，采伐木周围保留木的生长空间明显变宽。林分结构的调整，减少了林木之间的竞争，促进林下植被和林木的更新与生长，改变林分的群落结构和土壤肥力[9]，进而促进林木更好地生长，提高林分效益。

图3 成果图对比

光照、水分、养分等条件相应变得良好，有利于保留木更好地生长。

4 结论

(1)在森林资源调查中，应用ArcGIS中的泰森多边形工具生成的样木位置图极大地减轻了作业人员的劳动强度，实现样地与样木的快速复位。

(2)通过间伐来调整林分结构，减少了林木之间的竞争，促进林下植被和林木的更新与生长，保留木的生长空间增大，其光照、水分、养分条件变好，进而促进林木更好地生长。

(3)Voronoi图从整体上能了解到林木的空间分布情况，对样地所在小班内树木的生长情况能进行较符合实际的预测。