经济林是以生产除木材以外的果品、食用油料、工业原料和药材为主要目的的林木，在林业中占据重要地位。近些年经济林产业得到政府部门的大力支持，经济效益快速提高，经济林随之得到了快速发展，很多地区对经济林进行了大范围的扩张，将原始生物多样性丰富的森林砍伐种植生物种类单一的经济林，一系列人为活动严重破坏了经济林的生态环境。　　本研究首先完成包括经济林的生长环境和计算机技术平台的基础研究。生长环境的研究从地上、地下两个角度开展了对经济林生长可能具有重要影响的环境因子的探索，然后收集所有相关因子的数据，包括遥感数据、地面调查等数据，并利用遥感、GIS技术，从相关数据中提取相关变量，包括归一化植被指数(NDVI)、多窗口纹理、高程、坡度、土壤类型、降雨等多种变量;然后研究学习多种计算机语言、不同开源框架、开发环境等的结构和特色，完成计算机环境的搭建。基于以上生长环境和技术的基础研究，通过大量阅读并总结土壤有机碳(SOC)空间预测、适宜性评估、水土流失等相关文献，将总结结果应用到经济林生态适宜性评估当中，完成生态适宜性相关数据的处理，为该决策系统的研发提供数据基础;同时利用计算机语言完成相关算法（包括随机森林算法、最大熵模型、RUSLE模型等）的封装。最终基于前期的研究基础和理论，结合文章的研究目的，完成系统的设计、代码的编写与功能的实现。　　本研究选择了C++、Java、R三种计算机语言作为系统开发的基础，充分发挥了不同计算机语言的优势;同时，选择GeoTools、GDAL、Armadillo等开源框架作为系统开发依赖的主要开源库，分别用于GIS数据的界面操作实现、GIS数据读取以及遥感影像数据的运算实现等。文章以临安山核桃为例，研发了以算法（以机器学习算法为主）为核心的经济林生态适宜性决策支持系统，操作简单，可跨平台。该研究成果为经济林的科学经营管理提供了智能化平台，丰富了经济林的研究内容，填补了缺少经济林决策系统的空白，对今后经济林的生态可持续发展具有重要意义。