森林生态系统是人类赖以生存和发展的最为稳定和最为丰富的资源库之一,对维持全球生态系统平衡起着不可替代的重要支撑作用。如何正确认识和经营管理好森林生态系统一直是科学界研究的重点和热点问题。林分作为森林生态系统中区划森林的最小地域单位,其特征因子是反映森林生态系统现状及其变化规律的基础数据,因此,在林业、生态和环境等诸多领域内,林分因子都成为了相关基础研究的关键数据,且需求量很大。如何高效率、高质量、低成本地对这些林分因子进行获取和统计分析,对于正确认识和指导森林生态系统的规划和决策具有较大的现实意义。为了实现这一目的,本文将林分因子的测量、计算、统计和预测分析等一体化流程统称为林分因子测计过程,并分别围绕林分的观测、监测/检测和建模预测等核心需求展开,以北京市作为研究区,以“互联网+3S技术”为技术支撑,重点研发了林分信息化观测技术、林分微样地空间抽样技术和林分生物量/碳储量动态预测技术等林分因子测计领域的关键技术,同时,分别从理论、方法和实践层面对林分因子测计关键技术的现实需求性、理论可行性和技术适用性等进行了探讨和评价分析。其主要研究结果如下:(1)林分信息化观测技术研发率先将手持式PX-80激光扫描仪引入到我国林分观测中,分别在平坦实验区和山区坡地实验区对其测计能力进行了验证,实验结果表明,其偏差(Bias)、均方根误差(RMSE)、相对偏差(rBias)和相对均方根误差(rRMSE)等评价指标均满足精度要求,是一种较为推荐的林分信息化观测技术手段。研制了一种实时动态多功能立体摄影测树系统——RTK测树仪,并依此设计了适用于单木级观测的“双向交叉摄影测量法”和适用于林分观测的“仿航线法”,实现了样木位置、胸径、树高及任意高处直径等单木级因子测计和林分三维点云构建、树心坐标位置、林分平均胸径、林分平均高等林分因子测计。实验结果表明,地面摄影测量技术以其高效性、灵活性和廉价性等优势有望在林分观测中有良好的应用前景。(2)林分微样地空间抽样技术研发基于“互联网+3S技术”思维和地理空间相似性原理,提出一种大尺度林分微样地同质化抽象聚类方法,并将北京市全域聚类为300～1000个林分微样地,同时,采用5～9棵树法对选定的微样地进行定时、定点、定位、定标的现场复测,实现对林分生长动态监测和检测的目的。为了评价其可行性,随机选取100个微样地,将其林分因子提取结果与对应的标准样地进行对比,结果表明,林分微样地法可以达到与标准样地法相近的抽样精度,其提取结果可以代表特定林分的整体平均情况。在现场实测微样地的基础上,提出利用RTK测树仪的环绕连续摄影构建可量测林分微样地3D点云的方法,实现了微样地的三维可视化,并可依据点云模型提取样木点位坐标、胸径、树高等测树仪因子,进而计算出林分平均胸径、林分平均高、株数密度和蓄积量等林分因子。实验结果表明,点云微样地法与实测微样地法具有较强的相关性,林分因子提取精度较高,同时,点云微样地法还具有三维可视化、数据采集效率高、人工成本投入低等优点,是一种推荐的林分微样地抽样方法。(3)林分生物量/碳储量动态预测技术研发以北京市214个连续清查固定样地为研究对象,在考虑环境因素影响的前提下,基于第六、第七、第八次连续3期的固定样地数据,以时间(林分年龄)参数为主导关键因子,借助SPSS Modeler软件建立了基于异速生长方程的林分生物量多元回归预测模型,实现了对未来时间段内林分生物量和碳储量的预测。结果表明,建模样本和检验样本的R2均在0.82以上,表明模型系数的拟合优度较好,估计值的标准差(SEE)、总相对误差(TRE)、平均系统误差(MSE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE)等评价指标同样满足精度要求。此外,借助Matlab平台建立了基于BP人工神经网络的林分生物量动态预测模型,对于训练样本和检验样本,其R2均在0.88以上,拟合效果要优于多元回归模型,SEE、TRE、MSE、MPE和MPSE等评价指标同样满足精度要求,且略优于多元回归模型。同时,分别利用建立的多元回归模型和BP-ANN模型对214个固定样地下一期的生物量和碳储量进行了预测分析,证明了两种模型的稳定性和适用性。