空间统计学在不到 50 年的研究和实践中，它的应用已被扩展到分析各种自然现象的空间异质性和空间格局。森林在生长发育的过程中，受物理环境、自然干扰、人为干扰、树种特性、树种对干扰的反应等因素的影响，具有高度空间异质性和时间异质性。因此，空间统计分析技术在林业领域应有着广泛的应用前景。但是目前，空间统计在林业中应用刚刚起步，我国与世界上林学界对空间统计在林业方面应用的论文尚不多。本文首先总结了空间统计分析的基本理论，回顾了空间统计在林业中研究和应用的现状，然后对空间统计分析解决林业图像与图形处理方面涉及到的二大类问题，即“影像真实信息‘缺失’区的解译”与“森林类型分布图的条件模拟”进行了研究，并研制了相应的计算机程序，本文的主要结论、工作与创新如下：1） 以 1997 年东北吉林省汪清县林业局金沟岭实验林场 TM（30m*30m 分辨率）遥感影像为数据源，从影像中选择有云层遮挡影像作为实验数据，运用空间统计学理论中的克里格插值技术，对影像中四块有云层遮挡区和云层阴影遮挡区像素信息进行了恢复，恢复信息经再分类后与二类资源调查结果进行对照，得出各块分类精度均在 75%以上，表明应用克里格内插模型为我们解译影像上模糊区域提供了一种手段和方法。当前，象本文这样具体以空间统计学理论来解译影像真实信息“缺失”区问题，尚不曾有报道。2） 研究以东北汪清林业局局级样地为材料，应用分类变量的序列指示条件模拟算法、修正的序列指示条件模拟算法以及以样点为中心画正方形方法，实现对汪清林业局森林类型分布图的绘制。通过条件模拟算法、改进条件模拟算法模拟得到的分布图以及以样点为中心画正方形方法得到的分布图与二类森林资源调查的森林分布图相比较，得出序列指示条件模拟算法、修正序列指示条件模拟算法和以样点为中心画正方形方法得到的分布图，它们的总体精度分别为 73.80%、81.43%、69.12%。两种条件模拟结果精度均大于以样地为中心画正方形得到分布图精度，条件模拟得到的结果精度较高。因此，以样地为材料，应用序列指示条件模拟算法，可以作为获得森林类型分布图的一个有效途径。通过精度分析，可以看出在研究范围内，森林类型丰富地段，模拟精度相对较低，而森林类型相对单一的地段，模拟精度较高；同时，在研究区域内，类型所占比例较大的类型模拟精度也相对较高。3) 在应用序列指示条件模拟过程中，发现该方法在确定模拟点类的归属时，采用蒙特－卡罗法获取一个在[0，1]之间的随机数与各类累积条件概率之间的关系来确定，这有一定的偶然性在里面，因此其估计精度偏低，本文首次提出了对此算法 i<WP=6>摘要的修正。在修正算法中，模拟点类型归属于在模拟点处的所占条件概率大的那一类，此种方法消弱了一定的偶然性成份。通过对森林类型的序列指示模拟结果、修正后的序列指示模拟结果与二类森林资源调查的森林分布图相比较，得出修正的序列指示条件模拟精度明显大于序列指示条件模拟精度。4） 实现了在遥感影像真实信息“缺失”区解译过程中所涉及到的一些空间统计学相关算法，如实验半变异函数求解、实验半变异函数模型拟合、普通克里格插值算法等以及实现了在森林类型空间分布条件模拟过程中所涉及到的一些空间统计学相关算法，如分类变量的序列指示条件模拟算法及其改进算法等。在算法实现过程中，有很多算法如实验半变异函数模型拟合、分类变量的序列指示条件模拟算法以及实验半变异函数求解的实现与其它同类软件相比，具体一定的创新与特色。5） 研究收集、查询了国内外有关空间统计分析软件系统，试用与分析了各软件的功能与特点，同时，从功能角度入手，从数据处理设计，实验半变异函数求解，半变异函数模型拟合，克里格插值理论以及条件模拟理论、计算结果的输出以及借助第三方工具进行图示几个方面，进行了林业行业特色的空间统计分析软件设计，并实现了林业特色的空间统计分析软件主体程序。