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摘要： 针对光学遥感受云雨天气的影响，并存在植被指数饱和、穿透性差而难以到达森林冠层以下等问题，不能有效反映植被垂直结构信息，难以准确地反演森林地上生物量，以大光斑激光雷达GLAS数据、Landsat TM光学遥感影像数据以及野外实测数据为数据源，建立了江西省森林的平均冠层高度模型和森林生物量模型。结果表明：GLAS数据提取出波形特征参数、ASTER GDEM数据提取出地形特征参数与实测树高数据建立森林冠层高度模型，获取离散的林冠高度，可以较好消除地形对GLAS波形的影响；通过建立Landsat TM数据计算的NDVI与离散林冠高度之间的关系，可以进行大尺度连续森林冠层高度的制图；并利用林冠高度与森林生物量之间的幂函数关系估算森林生物量。因此，大光斑激光雷达GLAS数据与光学遥感数据联合，能充分发挥多源遥感的优势，实现连续冠层高度和森林生物量的反演。 关键词： 大光斑激光雷达;  光学遥感;  树高;  森林生物量     Abstract: Aiming at the problem that optical remote sensing cannot estimate forest biomass exactly because it’s easily affected by the weather and hard to penetrate the canopy of the forest.Using Jiangxi forest as the study area，established forest canopy height and forest biomass model by GLAS waveform data，integrating multispectral data(TM) and filed survey data.The study results show:(1) using waveform feature parameter，terrain feature parameters and field survey data to build forest canopy height model can eliminate the terrain influence and obtain the discrete canopy height.(2) Combined with the NDVI and discrete canopy height can be carried out large scale continuous forest canopy height mapping.(3) Power function relationship between canopy height and forest biomass can be used to estimate forest biomass.In general，large\|footprint LiDAR combined with optical Landsat TM data can give full paly to the advantages of multi\|source remote sensing and improve the precision of forest biomass inversion.

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