我国森林覆盖率低,容易受到风害的影响,而防风林能够降低林带后的风速。防风林带的结构是影响防风效能的主要因素。目前,防风林带后的风速测定效率较低、易受到时间或天气等因素的影响且防风效能的分析主要依据定性分析,存在一定的局限性。该研究采用计算机分析技术与智能算法相结合对防风林进行研究,以期快速、准确地对防风林的建设提供科学合理化指导,使其发挥更好的防护作用,对防风林的建设具有现实性意义。论文的主要工作如下:(1)基于图像处理技术设计了计算防风林带疏透度的方法。采用数码相机获取以白色为背景板的不同结构仿真落叶松林带图像,接着对图像进行预处理,通过对比分析,采用Otsu阈值分割的方法对防风林图像进行分割。进而完成了对防风林疏透度的计算工作。(2)建立了防风林疏透度与林带结构因子的主导关系模型。首先,通过线性相关性分析,选择出与防风林带疏透度相关性显著的林带结构因子:林带行数、棵数、枝下比例、株行距和密度。然后,利用逐步线性回归法建立了防风林带疏透度与行数、密度的主导因子模型。结果表明,防风林带疏透度主导因子模型拟合精度较高,R2达到0.96,平均相对误差为10.04%。(3)建立了不同结构防风林的防风效能模拟模型。通过曲线参数估计法建立防风效能的统计模型并提出了一种基于拟合优度的模型选优方法。结果表明,傅立叶模型拟合不同宽度林带的防风效能模型效果最优,R2均在0.98以上,SSF模型拟合不同株行距林带的防风效能模型效果最优(R2>0.89)。根据构建的统计模型,推荐两行一带或者是株行距为8 m×8 m的防风林结构。(4)建立不同结构林带风速模拟模型并进行了可视化展示。通过改进的K-Means++聚类算法对不同结构的防风林聚类,将防风林带分为3类,类Ⅰ(1,2,5)、类Ⅱ(3,4,7)和类Ⅲ(6,8)。采用Matlab调用Surfer8.0对不同结构类别林带的风场进行可视化展示。