随着信息技术的迅猛发展和计算机技术的日益完善,可视化技术已广泛应用于各个领域。在林业上,可视化技术突破了林业研究和生产中时间跨度大、空间尺度大的限制因素,也越来越成为研究的热点。构建虚拟森林环境,可以使林业工作者更方便、直观、高效的管理和研究森林。但可视化对数据源的要求甚高,林分可视化中需要收集的数据繁多,给研究带来了很大困难。建立识别不同数据源的自适应模型,使数据获取途径更灵活,也是林分可视化研究的热点问题。　　 本研究深入探讨了当前林分可视化的理论,总结了当前林分可视化技术的特点,提出了林分结构自适应方法,试图找出一种能适应各种不同的常见林分结构信息的机制；根据已有的研究,提炼出林分可视化所需的因子,分别为林分地形、林木坐标、胸径、树高、冠幅；按照这些因子的详细程度,将常见林分数据分成四类,对每一类林分数据,分别建立缺失因子的重建模型；在林分结构规律的基础上,根据林分空间分布描述得到林木坐标,根据直径分布函数得到林木胸径,根据其他因子与胸径的相关关系方程得到树高、冠幅；优化了从林分整体到林木个体反演的算法,按林木潜在生长空间,以不加权的构造方式,将胸径、树高、冠幅数据分配到每株林木下,实现了将林相图、小班调查数据等常见林分信息还原到包含每株林木详细数据的林分信息的过程。在林分尺度下,用DEM数据导出高度图构建林分地形,采用CTS树木建模系统建立杉木三维模型,构建虚拟森林场景。采用C＃语言和MOGRE开源引擎,完成了林分可视化系统中林分结构可视化模块的开发工作,为林分生长和森林经营模块奠定了基础。　　 以湖南省攸县黄丰桥国有林场为实验区域,进行了杉木林分结构可视化的实践:结果表明:模拟林分与实测林分的林分结构分布特征基本一致。本研究是林分结构可视化方法的一种全新尝试,为今后的进一步研究提供了新的思路。