1.一种基于三角网模型林分空间格局加权的方法，其特征在于，包括：利用林木平面离散点构建Delaunay三角网模型，并对所述三角网模型进行优化；

利用优化后的三角网模型确定林木空间结构单元；

对所述林木空间结构单元进行距离加权，将林木大小属性转化为空间属性，形成加权林分空间分布格局；

对所述加权林分空间分布格局进行量化和判定。

2.根据权利要求1所述的基于三角网模型林分空间格局加权的方法，其特征在于，所述构建Delaunay三角网模型的算法包括逐点插入法、分治法、生长法。

3.根据权利要求2所述的基于三角网模型林分空间格局加权的方法，其特征在于，所述生长法算法的步骤包括：在所有离散点中任意找一点，然后查找距此点最近的点，连接后作为初始基线；

在所述初始基线一侧的离散点中查找距此基线距离最短的点，作为第三点；

所述初始基线与第三点连接生成三角形，再以三角形中从基线起始点到第三点以及第三点到基线终止点的两条线，作为新的基线；

利用新的基线重复步骤形成三角形和新的基线，直至所有的基线处理完毕。

4.根据权利要求1所述的基于三角网模型林分空间格局加权的方法，其特征在于，所述对所述三角网模型进行优化的原则包括：空圆特性：由平面内的离散点集所形成的三角网中，每个三角形的外接圆都不包含点集中的其它任意的点；

最大化最小角：任意两个相邻三角形形成的凸四边形的对角线若可互换，则两个相邻三角形的六个内角中最小的角度不会变大。

5.根据权利要求1所述的基于三角网模型林分空间格局加权的方法，其特征在于，所述利用所述三角网模型确定林木空间结构单元包括：三角网模型中离散点之间的连线表示两点之间存在相互作用，从一离散点出发与周边多个点均有连线，其中中心离散点表示中心木，与中心离散点相连的周边离散点表示中心木的相邻木，由三角形各边的垂直平分线组成的连续多边形，所述多边形表示林木的“影响区域”。

6.根据权利要求1所述的基于三角网模型林分空间格局加权的方法，其特征在于，所述对所述林木空间结构单元进行距离加权包括：确定各林木的属性权重值，计算公式为：

式(1)中，ed表示胸径的权重，eh表示树高的权重、ec表示冠幅的权重，Di表示中心木的胸径，Hi表示中心木的树高，Ci表示中心木的冠幅，表示样地内所有林木的平均胸径，表示样地内所有林木的平均树高、表示样地内所有林木的平均冠幅；wi为林木i的属性权重；

将中心木属性权重与相邻木属性权重的平均值作为中心木与相邻木之间距离加权的综合权重，计算公式为：wi为中心木i的属性权重，wj为相邻木j的属性权重；wij为中心木i与相邻木j之间距离加权的综合权重；

利用所述综合权重计算中心木相对第k株相邻木的移动向量，所有移动向量的和为中心木移动的总向量，所述总向量 的终点就是中心木i的逻辑位置点，移动向量 与综合权重wij和向量 之间的关系：

式(3)、(4)中， 表示中心木相对第k株相邻木的移动向量，向量 代表从中心木出发、以第k株相邻木为终点形成的向量， 代表中心木移动的总向量；

全部中心木的逻辑位置点形成加权林分空间分布格局。

7.根据权利要求1所述的基于三角网模型林分空间格局加权的方法，其特征在于，所述对所述加权林分空间分布格局进行量化分析的函数包括：角尺度、双相关函数。