图1：AI驱动的森林结构异质性量化 

图2：森林空间结构异质性评估方法 

森林空间结构是森林生态系统结构和功能的基础，优化调控森林空间结构是提升森林质量、增强生态系统功能的有效手段。人工智能技术为森林空间结构研究提供了全新技术手段，驱动森林精准经营和智能决策发展新模式。

当前，我国森林增长快，但面临空间结构不合理等突出问题，量化和阐明森林空间结构差异及其潜在驱动机制，对于精准提升森林质量至关重要。由于森林结构和物种组成复杂多样，目前仍缺乏有效的方法来量化不同尺度下森林结构的差异性。针对上述问题，资源所林草人工智能与可视化创新团队提出了一种基于深度学习和多维结构指数的逐点林分空间结构异质性评估新方法，研究以嵌入式向量网络为基础，结合区域可达算法和角度阈值策略，构建了单株尺度的林分空间结构异质性深度学习网络，精准刻画单株木的形态结构和生长状况；研发了耦合林分水平和垂直结构的林分空间结构综合评价指数，综合量化了林分空间结构的差异性，实现了不同尺度下林分空间结构异质性的精准解析。该方法在中国林业科学研究院亚热带林业实验中心开展了应用验证，通过试验得出，在不同森林类型中，林分总体空间结构异质性差异较小，冠层结构差异和林分密度是造成树木水平分布格局异质性的主要原因。该方法为AI技术助力不同类型森林空间结构差异性量化提供了新途径，解决了多尺度森林空间结构异质性精准评估的难题，为森林空间结构优化调控提供科学依据，为开展森林精准经营与智能决策提供关键技术支撑。

研究论文以“A novel method for forest spatial structure heterogeneity evaluation of plantation utilizing point-wise vector network and neighborhood index”为题发表在《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院一区TOP，IF=7.7 ），资源所邱汉清博士为第一作者，张怀清研究员为通讯作者。该项研究得到国家自然科学基金项目（32271877、32071681）以及国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目（2022YFE0128100）的联合资助。