基于ArcGIS Engine的森林健康评价辅助系统的设计与实现

朱 宇，刘兆刚

（东北林业大学林学院，哈尔滨 150040）

森林健康评价是开展森林健康经营的前提和理论基础。近年来，国内外诸多研究机构和学者对森林健康评价方面做了大量研究。健康评价中所涉及的评价尺度［1－4］、评价指标体系、赋权方法［5－6］、评价模型［7－8］及获取调查数据的方式［9－10］各有不同。但是，这些研究往往关注于上述评价中所涉及的各个具体过程，而评价结果的可视化效果明显不够理想;并且森林健康评价是一个复杂的过程，涉及到多种数学模型的运算，当数据量较大时，往往会消耗过多的时间，降低了工作效率。如何快速有效的进行森林健康评价工作并将评价结果直观的展示给用户是森林健康评价研究中一项急需解决的问题。

森林资源管理信息系统是林业信息化的重要组成部分［11－14］。基于地理信息系统技术，尤其是借助于ArcGIS Engine组件的森林资源管理信息系统的研建在我国林业部门已得到广泛应用，技术日臻成熟。

本文利用C#语言在借助ArcGIS Engine组件的基础上，将森林健康评价过程中所涉及的算法及模型与地理信息系统二次开发技术有机的结合起来，设计和开发了森林健康评价辅助系统。该系统提供了两种原始数据格式（多边形Shape文件和Excel表格文件）、3种赋权方式（层次分析法、熵值法及手动赋权）、两种评价模型（模糊综合评价法和综合指数法）及4种分级标准技术（自然断裂点、等距划分及自设阈值）以供用户根据具体情况加以合理选择。最后以盘古林场和固定样地数据为例进行了森林健康辅助评价演示操作。以期为森林健康评价的自动化、评价结果的可视化和制定森林健康经营关键技术提供新的思路和理论支撑。

1 森林健康评价指标体系与综合评价技术

1.1 森林健康评价指标体系

森林健康评价指标体系是对森林健康进行评价的度量依据，有了完整科学的评价指标体系，才能依据森林健康评价指标对森林健康状况做出全面、科学的诊断和评价［15］。本系统可辅助实现两种情况下的森林健康评价:一种是利用已有的二类调查小班多边形Shape数据;另一种是以Excel格式存贮的带有样地中心点坐标和评价指标字段的固定样地调查数据为数据源。本文以现代系统科学的耗散理论、协同理论和渐进突变理论为依据，从完整性、稳定性和可持续性3个方面选取森林健康评价指标［16］。其中，前者评价指标体系包括下木覆盖度、每公顷蓄积、土壤侵蚀度、林火等级、土壤厚度、地被物盖度、叶面积指数、腐殖质层厚和地位级;后者含土壤厚度、地位级、每公顷蓄积、林火等级、下木覆盖度、土壤侵蚀度、单木健康度、枯枝落叶厚、病虫害程度、近自然度及群落结构等指标。这些指标是在科学性、针对性、可操作性及相对对立性原则的基础上构建的，并且在构建指标体系之前删除了一些相关性较大的指标，以确保指标间的信息重叠尽量小。用户需要严格按照表1中的说明来设置Excel或Shape文件的字段信息，以保证系统正常运作。

1.2 赋权方法

不同的评价指标对森林健康的作用机理和效果不同，因此需要考虑到指标权重。目前，权重的确定一般分为主观赋权和客观赋权两种方式。主观赋权法中，基于功能驱动的层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是使用最为广泛的方法;在客观赋权法中，基于差异驱动的熵值法（Entropy Method）也越来越多的被学者所引用。层次分析法的优点是不依赖任何数据，主要由众多专家进行每两个指标间的相对重要性打分，经相关公式简单处理，即可求出权重;不足之处是需要依赖权威专家，得出的权重多少带有一部分主观成分，且需要通过一致性检验方能使用。熵值法的优势是没有任何人为主观臆断的影响，得出的权重值最为客观，因此其使用也愈加广泛;缺点是必须依赖样本数据，其准确性随着数据量的增大而提高，在缺乏指标数据或数据量过少的情况下，则不宜采用此法赋权。

1.3 评价模型

目前，在森林健康评价研究文献中，国内外研究者提出了多种森林健康评估公式和模型。如最早的VOR模型、综合构成指数模型、健康评估模型、健康指数公式、综合指数公式、健康距离公式、森林生态系统健康指数公式及模糊综合评价法等［17］。其中，综合指数公式使用频率最高。另一种逐渐被广泛使用的评价模型——模糊综合评价法也被内置于该系统以供用户选择。

1.4 阈值确定技术

阈值确定技术很多，自定义分级法、等距分级和自然裂点法较为常见。

自定义分级法（Manual）:即自设阈值，是对一个数据集，根据研究者的应用目的设置各个等级的数值范围来实现分级的方法。该阈值确定方法一般只有在权威专家的指导下才能确定合适的分级阈值，以保证能够增强同一级别区域间的同质性分级和分级之间的差异性。

等间距分级（Equal Interval）:是指按某个恒定间隔来对数据进行分级。当数据具有均匀变化的分布特征时（尤其是正态分布），等距分级则会凸显出简明实用的优势;然而当数据分布差异过大时该方法会影响统计结果的分析。由于正态分布大量存在于自然界和人类社会，因此等距划分法的应用非常广泛。

自然裂点法分级（Natural Breaks）:任何统计数列都存在一些自然转折点和特征点，用这些点可以作为阈值把数据集划分为性质相似的群组。因此裂点本身就是分级的良好界限。将统计数据制成频率直方图有助于寻找数据的自然裂点。如果频率最低点与峰值构成一个近似正态分布曲线，可以把任意两个正态分布曲线交点作为分级界线［18－19］。

2 森林健康评价辅助系统的设计与实现

2.1 系统研究方法

本系统在Visual Studio 2008.NET环境下，采用C#作为编程语言，并结合ArcGIS Engine 9.3组件和Dev Express第三方UI控件开发而成。以地理信息系统（GIS）、测树学及森林经理学等学科的理论和方法为基础，将森林健康评价过程中所涉及的相关算法和模型，如赋权方法、评价模型及分级标准技术等内置于评价系统中。

2.2 系统功能

采用模块化的结构设计思想，将系统主要功能拆分为“数据”和“工具”两大模块。系统数据模块主要功能:添加各类地理数据，包括Shapefile、Image、DEM、TIN及遥感影像;根据 Excel生成点状Shapefile;生成三维林相图及通过ArcSDE访问外部数据库。系统工具模块主要功能:二维浏览（放大、缩小、全图、平移及清楚要素选择集）、三维浏览（导航、飞行、全图及平移）、量算（长度、面积）、查询（图查属性、属性查图）、要素渲染（简单、分级、点密度、唯一值）等常见GIS功能以及森林健康评价模块（样地健康评价和林场小班健康评价）。

2.3 评价模块的设计与实现

2.3.1 固定样地森林健康评价

基于样地调查数据的固定样地森林健康评价主要过程如图1所示。首先，用户导入Excel数据，系统将其自动生成点状Shape文件;然后用户依次选择赋权方式、评价模型及分级标准;最终将得出样地点的森林健康等级并将其以唯一值渲染的方式呈现给用户。用户还可以选择是否采用空间插值生成栅格数据，该栅格数据以分级渲染的方式推测样地周围的森林健康状况。

2.3.2 林场小班森林健康评价

基于二类调查数据的林场小班森林健康评价主要过程如图1所示。其主要流程与固定样地森林健康评价类似。二类调查作为一种常规调查，调查项目范围广，但并非仅针对森林健康研究而实行的特定调查。虽然二类调查项目关于专门进行森林健康评价方面的不多，但其调查范围相当广泛涉及所有小班，可以从二类小班调查数据中重新构建评价指标体系，因此基于二类数据的林场小班健康评价仍具有相当意义。

2.3.3 关键功能的实现

（1）导入Excel并生成点状Shape文件

实现该功能需要添加引用 System.Data.OleDb。通过OleDbConnection类中的Open（）方法打开Excel文件、通过GetOleDbSchemaTable（）方法得到Excel表格的架构信息;利用OleDbData-Adapter类中的Fill（）方法填充数据集;通过IF-ieldEdit、IFieldsEdit、IGeometryDefEdit等接口根据Excel表的各列建立相应的字段，采用 IFeature-Workspace接口的CreateFeatureClass（）方法生成新的点状要素类，再利用IFeature的set_Value（）和Store（）方法将Excel表中的各值赋给新建要素类的每一个要素并存储。

图1 森林健康评价流程图Fig.1 Flow chart of forest health evaluation

（2）空间插值

本系统利用常见的反距离权重插值法（Inverse Distance Weighted，IDW）实现空间插值操作。在该功能的实现过程中主要应用到了ArcGIS Engine中的 IFeatureClassDescriptor、IRaterRadius、IInterpolationOp3和IRasterAnalysisEnvironment等接口实现插值操作，其中IInterpolationOp3中的IDW（）方法用来生成栅格数据;ISaveAs接口实现保存栅格数据;IRasterClassifyColorRampRenderer接口实现栅格数据的分级渲染，其set_Symbol（）方法用于按照索引来确定要素的符号;set_Label（）方法用于按照索引来确定图例标签。

（3）自然断裂与等距划分

当用户选择综合指数法为评价模型时，会遇到如何确定分级标准的问题。自然断裂点法及等距划分法的阈值数组的获取主要借用了ArcGIS Engine的ITableHistogram、IBasicHistogram和 IClassifyGEN等接口。其中，IBasicHistogram接口的GetHistogram方法用以返回值的数组及频率数组;IClassifyGEN的Classify（）方法用来取得分级临界值数组。

（4）唯一值渲染

评价结果的要素唯一值渲染主要用到IGeoFeatureLayer及 IUniqueValueRenderer等接口。其中，IUniqueValueRenderer的AddValue（）方法用来设定每个要素及其对应的符号。根据健康等级字段值进行渲染，“健康”设置为绿色，“亚健康”设置为浅绿色，“中健康”设置为橙黄色，“不健康”设置为红色。

（5）评价结果立体显示

以DEM作为表面数据用以显示地形起伏，评价后已经过唯一值渲染的Shapefile作为纹理，实现森林小班健康评价结果的立体显示，使评价结果的展示更加直观。该功能的实现主要借助于Arc-GIS Engine组件中的I3Dproperties、IlayerExtensions等接口。

3 案例分析

本文以黑龙江省塔河林业局盘古林场二类小班数据及固定样地调查数据为例，对两类森林健康辅助评价过程进行演示分析。

3.1 数据来源与处理

数据来源:2008年1∶50 000比例尺盘古林场地形林相图、2009年盘古林场森林资源二类调查数据及2011～2012年盘古林场森林健康外业固定样地数据。数据处理:将1∶50 000地形图扫描后，加载至ArcGIS 9.3 Desktop软件中启动配准和矢量化功能，生成小班和等高线等Shape数据，并将二类调查数据赋给这些要素作为其属性数据，根据等高线生成TIN，再由TIN生成研究区DEM。将2011～2012年固定样地调查样地数据存储于Excel表格。

3.2 操作步骤

3.2.1 固定样地及其周边森林健康评价

点击数据模块中的Excel菜单按钮，“Excel数据”选择存贮样地中心坐标及各评价指标数据的Excel表格文件;“坐标”选择Excel表格记录样地中心点坐标的两个字段;确定后生成相应的点状Shapefile点击工具模块中的样地健康菜单按钮“样地数据”选择新生成的点状Shapefile文件;“赋权方式”选择熵值法;“评价模型”选择综合指数法;等距划分法作为“分级标准”;勾选“推测样地周边健康”中的“插值生成栅格表面”;确定栅格文件路径后点击“确认”按钮。稍后即可得出评价结果（如图2和图3所示）。用户应该注意到，只有当样地点数量充足并且分布均匀的情况下，才能保证样地周边的森林健康状况取得良好的估测效果。通过雷达图可以直观的观察到某个样地单项指标的健康得分多少，多边形面积越大说明该样地越趋于健康，反之亦然;用柱状图统计健康等级的分布情况，有利于直观的判别统计结果是否符合正态分布特征;饼状图用来表示各项健康指标所占据的重要性比例，即指标权重。

图2 固定样地森林健康评价模块与评价结果Fig.2 Fixed plot forest health assessment module and assessment result

3.2.2 林场小班森林健康评价

点击工具模块中的林场健康菜单按钮（如图4所示），“小班数据”添加具有二类调查数据的盘古林场小班多边形Shapefile文件;“地形数据”选择盘古林场DEM;采用熵值法作为“赋权方式”;“评价模型”选择综合指数法，自然裂点法作为“分级标准”，点击“确认”按钮，稍等片刻即可得出评价结果（如图4～图6所示）。评价结果可以以二维及三维方式展现给用户，用户同样可以获知评价结果的基本统计情况，与固定样地健康评价类似。

3.3 评价结果

固定样地森林健康评价结果:44块固定样地中，仅有2块样地属健康等级;13块样地属亚健康等级;中健康样地21块;不健康样地有8块。通过IDW插值法可推算样地周围的健康状况，当样地点数量足够多且分布较均匀时推算精度更高。

盘古林场小班森林健康评价结果:在盘古林场4 474块数据完整的小班当中，健康的小班有964个，面积为23 086 hm2，占林场总面积的20.6%;亚健康小班共有1 391个，面积为35 199 hm2，占林场总面积的31.4%;中健康小班数量为1 439块，面积为36 179 hm2，占林场总面积的32.3%;不健康小班有680块，面积达17 601 hm2，占林场总面积的15.7%。从图5中可以初步断定，道路两旁的小班健康状况往往不佳，不健康小班多沿道路两旁分布。因此，有关部门应加强道路两旁禁伐区的监管力度，以期这些不健康小班的健康状况得以逐渐改善。

图3 固定样地及其周边森林健康评价结果Fig.3 Fixed plot and its surrounding health assessment result

图4 林场小班森林健康评价模块及评价结果Fig.4 Subcompartment forest health assessment module and result

图5 林场小班森林健康评价结果二维显示Fig.5 2D display of subcompartment health assessment result

图6 林场小班森林健康评价结果三维显示Fig.6 3D display of subcompartment health assessment result

4 结论与建议

4.1结论

本系统是在总结以往森林健康评价研究中所用到的常见算法和模型，包括评价指标体系、指标权重的确定技术、森林健康评价模型及其分级标准技术的基础上，结合地理信息系统二次开发技术和森林资源管理信息系统的特点，采用C#语言开发而成的。该系统是森林健康评价自动化和评价结果可视化的一种新的探索和新的思路。并以盘古林场小班二类调查数据和固定样地外业数据为例进行了森林健康评价过程的演示。实际上，该系统适用于任意某个林场任何小班尺度和样地调查点及其周围的森林健康评价工作，具有一定实用性和通用性。

4.2建议

随着森林健康得到国内外的进一步重视，森林健康评价研究将进一步得到发展和完善。包括评价指标体系、赋权方法和各指标阈值的确定技术等会随着研究的深入推进而不断得到改良，以使森林健康评价结果更加接近真实状态。近年来，森林健康预警及森林可视化经营研究逐渐得到人们的重视，未来的系统可适当的加入森林健康预警、森林健康可视化经营等内容并朝向网络化方向发展以满足未来需求。因此，本系统应随着森林健康评价研究的深入发展而进一步升级，扩充更多更合理的评价模块以适应未来的需要。

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