Analysis of spatial structure based on UAV-LiDAR and simulation of regeneration promotion of Picea crassifolia forests in Helan Mountains

doi:10.13466/j.cnki.lczyyj.2025.04.006

Abstract

Abstract:

Evaluation and optimization of forest spatial structure are pivotal for enhancing forest quality and providing scientific references for forest management decisions.This study investigated two Picea crassifolia forest plots with distinct structural characteristics in the Helan Mountains,Ningxia.Large-scale spatial data were acquired via UAV LiDAR,enabling the calculation of spatial indices:the uniform angle index (W),neighborhood comparison (U),and the Hegyi competition index (I_c).Spatial structural characteristics were analyzed.The results show that:1) In both plots,tree distributions were predominantly random with minimal clustering;the frequency of size dominance classes showed no significant differences;competition was primarily null to low intensity.2) In the stand spatial structure optimization simulation,153 trees (8.8%) and 204 trees (11.2%) were harvested in sample plots 1 and 2,respectively.After optimization,the angular scale decreased by 7.35% and 5.60%,the size ratio decreased by 7.11% and 9.46%,the competition index decreased by 37.5% and 28.57%,and the number of canopy gaps increased by 6 gaps (covering 8 800 m²) and 11 gaps (covering 7 200 m²),respectively.UAV-LiDAR enables rapid and precise spatial data acquisition.Spatial indices (the uniform angle index,neighborhood comparison) effectively guide structural thinning prescriptions and gap-based regeneration strategies,improving understory conditions and promoting forest regeneration.

Key words: Picea crassifolia, spatial structure, canopy gap, simulation harvesting, structural management

CLC Number:

S718

LI Jiani, HU Yang, YANG Junlong. Analysis of spatial structure based on UAV-LiDAR and simulation of regeneration promotion of Picea crassifolia forests in Helan Mountains[J]. Forest and Grassland Resources Research, 2025, (4): 52-61.

Figures/Tables 10

Tab.1

Fig.1

Tab.2

Formulations for the spatial parameters

空间结构参数	公式	解释参数
角尺度	$W_{i}=\frac{1}{4} \sum_{j=1}^{4} Z_{i j}$^[26]	W_i为对象木i的角尺度,j为竞争木,i为对象木,Z_ij竞争木j的α角与对象木i的标准角的对比值
大小比数	$U_{i}=\frac{1}{4} \sum_{j=1}^{4} K_{i j}$^[26]	U_i为对象木i的大小比数,j为竞争木,i为对象木,K_ij表示相邻竞争木j与i的对比值
竞争指数	$I_{\mathrm{c} i}=\sum_{j=1}^{n_{i}} \frac{D_{j}}{D_{i} L_{i j}}$^[27]	$I c i$ 为对象木i的竞争指数;D_i、D_j分别为对象木i和它的竞争木j的胸径(cm);L_ij为对象木i和其竞争木j之间的间距(m);n_i为对象木i所处的竞争区内其他树木的数量

Tab.2

Tab.3

Tab.4

Fig.2

Tab.5

Fig.3

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References 41

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样地	树种	胸径拟合值/cm			树高/m			林分密度/ (株/hm²)	平均树冠直径/m	郁闭度	平均海拔/m
样地	树种	最小值	最大值	平均值	最小值	最大值	平均值	林分密度/ (株/hm²)	平均树冠直径/m	郁闭度	平均海拔/m
1	青海云杉	5.90	46.00	29.10	3.00	15.70	10.30	1 977	4.92	0.76	2 461
2	青海云杉	5.90	46.00	26.60	3.00	15.70	9.60	2 011	5.18	0.78	2 482

采伐优先级	采伐方案	生态目标	采伐目标树
第一优先级	大小比数≥0.75,竞争指数值高,角尺度≥0.75	高效形成林窗	样地1:130株,样地2:157株
第二优先级	大小比数≥0.75,竞争指数值高,角尺度≤0.75	解放资源	样地1:9株,样地2:30株
第三优先级	大小比数≥0.75,角尺度>0.75,竞争指数值低	优化结构	样地1:14株,样地2:17株

样地	采伐木数量/株	平均树冠直径/m	平均树冠面积/m²	平均胸径/cm	平均树高/m	平均角尺度	平均大小比数
样地1	153	4.83±1.84	20.98±16.12	27.69±11.56	9.89	0.75±0.10	0.87±0.13
样地2	204	4.42±1.47	17.03±11.56	18.55±10.88	7.00	0.69±0.16	0.86±0.12

林分结构	参数	样地1			样地2
林分结构	参数	采伐前	采伐后	变化幅度/%	采伐前	采伐后	变化幅度/%
空间结构	平均角尺度	0.490	0.454	-7.35	0.482	0.455	-5.60
	平均大小比数	0.492	0.457	-7.11	0.497	0.450	-9.46
	平均竞争指数	0.024	0.015	-37.50	0.014	0.010	-28.57
非空间结构	胸径/cm	29.10	29.19	0.31	26.60	27.64	3.91
	树高/m	10.30	10.37	0.68	9.60	9.88	2.91
	林窗/个	18	24	33.33	30	41	36.67
	林窗面积/㎡	21 000	29 800	41.90	13 200	20 400	54.55