综述：高分辨率遥感在单木水平森林生态系统空间生态学中的贡献：系统性综述

本综述系统回顾高分辨率遥感（HR-RS）技术在森林空间生态学中的前沿应用，重点阐释其对单木水平生态过程（如树木互作、环境响应）的量化突破，融合多传感器数据与空间分析技术（如LiDAR、点模式分析），为森林动态监测与生态系统管理提供新范式。

　　

引言

空间生态学通过解析空间格局与生态过程的关联，揭示生态系统功能的内在机制。这一跨学科领域融合生态学与地理学方法，借助地理信息系统（GIS）、遥感（RS）及空间分析技术，探究生物空间分布与生态过程的耦合关系。森林空间生态学（FSE）涵盖从单木到景观的多尺度研究，其中单木水平研究聚焦树木空间排列¹、树种、年龄与生态过程的双向作用，例如资源竞争、种子扩散及环境因子（如病虫害、微气候）对树木生长的影响。然而，传统野外方法难以捕捉此类精细尺度的非线性相互作用与三维结构复杂性。

高分辨率遥感（HR-RS）技术的兴起突破了这一瓶颈。HR-RS指空间分辨率≤100 cm²、支持单木检测（ITD）的遥感数据，通过光学、多光谱、高光谱、激光雷达（LiDAR）等传感器，提供树木定量（如树高、冠幅）与定性（如物种、健康状态）属性的空间显式信息。自20世纪90年代以来，HR-RS已成为FSE研究的核心工具，赋能树木互作、环境响应及长期动态监测。

研究方法与数据整合

本研究系统检索Web of Science（WoS）与Scopus数据库中1970年代至今的文献，筛选标准聚焦森林空间生态学与HR-RS技术的交叉研究。最终纳入66篇文献，涵盖航空影像、LiDAR点云、无人机（UAV）数据等多源信息。分析方法包括空间点模式分析（如Ripley’s L(r)函数、对相关函数）、机器学习分类、以及多传感器数据融合技术。

单木检测与属性表征

精确的ITD是FSE研究的基础。传统人工解译逐渐被自动化算法取代，包括局部最大值法、区域生长算法、深度学习模型（如卷积神经网络CNN）。LiDAR点云通过垂直结构信息显著提升复杂林分中的单木识别精度。属性提取方面，HR-RS实现了树高、胸径（DBH）、冠幅的定量反演，以及物种分类（基于光谱特征）与健康状态（如枯立木、病虫害）的定性判别。多光谱与高光谱成像增强物种区分能力，而热红外传感器可监测水分胁迫等生理状态。

空间分析方法论

空间格局分析揭示树木分布的内在规律。点模式分析量化树木聚集、随机或均匀分布模式，关联竞争、 facilitation等生态过程。例如，Ripley’s K(r)函数检测不同空间尺度下的种内/种间关联性。此外，景观指标（如斑块连通性、破碎化指数）链接单木尺度与景观动态，而3D空间分析（基于LiDAR）解析冠层结构对光环境与更新的影响。

树木相互作用机制

HR-RS数据揭示树木互作的复杂性。种内与种间关系呈现竞争、互利或中性共存的混合模式。LiDAR衍生的冠层高度模型（CHM）显示，冠层重叠与垂直分层反映光资源竞争，而空间点模式分析表明，负密度制约效应常见于高密度林分。例如，北美温带森林研究中，LiDAR数据捕获冠层间隙与邻体竞争导致的生长抑制；地中海林研究则通过UAV影像发现树种空间隔离缓解竞争压力。

树木与环境关系

微生境异质性通过资源梯度（如土壤水分、光照）驱动树木分布。HR-RS技术直接映射环境变量：LiDAR地形数据衍生土壤湿度指数，热红外影像表征微气候差异，高光谱数据反演养分胁迫。研究表明，微地形变化（如坡度、坡向）通过调控水分再分配影响树种分布，而冠层结构决定的林下光环境制约更新格局。此类发现强调环境过滤效应在群落组装中的核心作用。

技术演进与未来方向

HR-RS技术历经航空摄影（1990年代）、星载高分辨率传感器（如QuickBird）、到现代UAV-LiDAR融合平台的演进。当前研究分辨率以>10–50 cm（43.9%文献）为主，但超高频（≤10 cm）数据占比提升至18.2%。未来需重点发展：

1. 1.

   多传感器融合：结合光学、LiDAR与高光谱数据提升属性提取精度；

2. 2.

   纵向监测：UAV-LiDAR时序数据追踪树木生长与扰动响应；

3. 3.

   先进3D分析：全波形LiDAR与机器学习深化结构-功能关联解析；

4. 4.

   技术普及：推动多光谱/高光谱LiDAR、移动激光扫描（MLS）在生态研究中的应用。

结论

HR-RS技术革新了单木水平森林空间生态学研究，实现从格局描述到过程机制解析的跨越。然而，多维数据整合、长期动态监测与算法泛化能力仍是未来挑战。通过深化HR-RS与生态理论的融合，将推动森林生态系统管理的精准化与智能化。