植物适宜性评价的作用是评定某种植物在一定范围内生长的适宜度,精准的适宜性评价对于实现适地适植物具有重要意义,以像素为基本评价单元的适宜性评价可以将评价结果落实到精准地块,比人工外业调查的方式更加省时、省力。本论文结合当前大数据分析逐渐成为热点的趋势,基于叠加分析的方法探讨如何在大区域范围内选择具体的适宜植物的问题。评价模型以像素为基本单元,通过叠加分析和条件分析计算等过程,获取植物生长的适宜性评价结果,并以植物适宜性评价图的形式反馈,从而可以为进一步针对更详细的立地条件进行更深入的研究提供宏观依据、为生产实际提供指导。本论文主要的研究内容及结果如下:(1)建立评价模型:通过文献总结、专家咨询以及应用分析等方式建立了以极端气温等为代表的限制性因子指标体系,以积温、无霜期等为代表的最优评价因子指标体系。基于指标体系、叠加分析、条件分析计算等完成评价模型的构建。(2)进行适宜性评价系统设计,以软件工程理论为指导,按照需求分析、总体架构、功能模块、数据库、功能详细设计展开。开发基于C#语言,.NET Framework开发框架,VS2010开发平台,ArcEngine二次开发平台。系统采用Geodatabase以及Oracle数据库存储空间数据,SQL Sever存储非空间数据,构建了植物适宜性评价系统。(3)应用结果数据分析与对比:基于所设计的系统,选取3种植物,根据符合其特点的限制性和最优评价指标进行适宜性评价,生成评价图,并与已有研究成果和生产调研数据进行对比分析。应用结果表明植物适宜性评价系统所获得的评价结果与生产实际相符,具有良好的应用价值。