森林病虫害（Forest diseases and pests,FDP）常年对中国造成严重的经济损失和生态破坏,用计算机对森林病虫害的扩散进行预测模拟对森林病虫害防控工作起着至关重要的作用。当前已有较多病虫害预测方法,但仍存在如下问题:缺乏对图像数据的有效利用;多支持一维数值形式的预测结果,可提供信息有限;仅预测病虫害发生概率图等,不包含随时间变化的信息;预测尺度局限于样地等小尺度,对林区等大尺度无能为力。为了解决上述问题,本研究以松材线虫病为研究对象,提出两个对森林病虫害扩散进行预测的方法,并通过可视化展示使结果更加直观。（1）针对该病害扩散后期的聚集分布特性,提出了一种基于区域的预测模拟方法。（2）针对该病害的极强传染性,提出了一种基于传染病动力学的预测模拟方法。主要内容包括:（1）提出一种基于区域的森林病虫害扩散预测模拟方法。与常规的数值预测方法相比,基于区域的预测方法将在二维区域上进行。具体来说,病害区域将由样条曲线拟合,结合设计的能量函数描述未来时间与当前时间病虫害区域的差异。根据林学先验知识,以病害影响因素为特征应用回归方法预测传播参数（距离和角度）,经过两步校正后,获得最终的预测轮廓。实验结果将表明,该算法比元胞自动机方法更符合影响因素下病害的蔓延趋势,可为林业工作者提供未来病害扩散情况的视觉辅助。（2）提出一种基于传染病动力学的森林病虫害扩散预测模拟方法。由于第一种方法仅能观察病害的扩散区域,无法对病害的流行规律进行分析,故提出建立病害扩散模型的方法。该方法通过考虑自然状态和树干注药时的病害扩散差异,建立两个松材线虫病害扩散模型——SEI’模型以及SEIR’模型,对病害扩散情况进行动态展示。实验将表明,在构建有15%病树的森林场景中利用SEIR’模型进行模拟,当树干注射的移出率s从2.5232%提高到9.5477%,最终稳定时病树的比例会从50%降到23.5%。