森林地上生物量是陆地生态系统碳循环估算的重要指标，传统的地面调查方法获取时相单一，周期长，耗时耗力，并且利用样地数据进行区域信息估算偏差较大。随着遥感技术的发展，卫星光学数据、雷达数据以及激光雷达数据在大尺度监测中展示出巨大优势，可以准确、快速地获取全球或区域尺度的森林结构参数，从而弥补常规监测方法的不足。在现有遥感技术应用中，光学遥感数据主要用于植被属性、范围、位置等水平信息的提取，由于穿透能力差，难以获得植被垂直结构信息;不同波长的合成孔径雷达(SAR)数据可以反映植物表面反射和体散射信息，用来反演植被冠层高度和地上生物量，但植被覆盖率较高或森林地上生物量较大时，会出现信号饱和现象，造成生物量低估。另外，SAR数据受地形起伏影响较大，需要进行有效的地形辐射校正;激光雷达技术可以快速有效地获取地表物体的三维结构信息，穿透性强，在森林结构参数提取方面具有独特优势。因而航空激光雷达数据可以提供精细的植被结构参数，但由于成本高、数据量大，难以用于大范围森林地上生物量反演。　　ICESat/GLAS数据提供了全球范围内脚印点内部的激光雷达波形数据，适于大范围森林冠层高度提取和地上生物量反演研究，然而大脚印激光雷达数据受到地表粗糙度和地形影响，导致对森林冠层高度的过高估计，如何消除地形影响，准确提取激光雷达脚印点冠层高度是有待解决的技术问题;此外，GLAS为空间点采样数据，单一的激光雷达数据无法获得连续的面状地上生物量信息。如何有效地结合空间连续的光学和雷达遥感信息宏观反演森林地上生物量也是亟待研究的课题。　　本文以ICESat/GLAS激光雷达波形数据和ALOS PALSAR后向散射系数为主要数据源，探索联合使用激光雷达和合成孔径雷达数据反演森林地上生物量的可行性和技术方法，主要的工作内容和成果如下:　　(1)应用三维前向模型模拟地形对大脚印激光雷达数据的影响，建立了适用于山区冠层高度提取的算法。　　针对地面回波信息提取不准确的问题，首先利用Savitzky-Golay滤波进行降噪，消除噪声对于波形分解的影响;然后应用Trust Region Reflective算法将原始波形数据表示为一个或多个高斯回波的叠加，多次迭代直至取得满意拟合结果。由于基于背景噪声的起始点估算不准确，将波形开始位置确定为第一个回波均值减三倍方差位置;最后根据三维前向模型模拟地形影响可知地形会导致回波展宽，且对于地面回波的展宽和冠层回波展宽一致，因而可以通过计算地面回波相对发射波的展宽程度，恢复冠层回波的起始位置，从而减弱甚至消除地形对于冠层高度提取的影响。本方法在新林林场和圣罗莎国家公园取得较好结果，验证回归系数R2分别为0.73和0.78，均方根误差为2.27 m和3.75 m。　　(2)由于现有冠层高度提取方法未考虑激光雷达原始波形的结构复杂程度，导致采用统一算法难以获得较好结果，分层处理获取最优算法是有效的解决方案。　　利用激光雷达结构参数将原始脚印点按照波形结构的复杂程度进行聚类，对不同类别的原始波形采取分层处理，通过参数优化方法保证各类别均使用最优算法。利用6个试验区的地面样地数据、航空激光雷达数据得到了与GLAS脚印点重合的560个验证数据，结果表明改进的方法在中国区域较缓坡度（低于20°）范围内获得了较好的结果，回归系数R2为0.76，均方根误差为3.28米。与现有基于回归模型的结果比较，表明本文提取的GLAS冠层高度结果的估算精度更高。　　(3)利用ICESat/GLAS数据、MODIS反射率数据、ALOS PALSAR雷达数据以及地形气候数据，开展了区域森林地上生物量反演的研究。　　通过比较发现样地尺度ICESat/GLAS数据与森林地上生物量具有最高的相关性。ALOS PALSAR与GLAS数据结合的反演精度较满意，MODIS与GLAS数据结合的反演精度次之，联合使用三种数据的精度最高，但相比于PALSAR和GLAS组合并没有明显的提升，因而使用GLAS和PALSAR数据在大小兴安岭地区进行了森林地上生物量制图，并利用算法分析了反演模型的不确定性。该地区森林地上生物量平均密度为79.8 Mg/ha(1 Mg=106 g)，标准差为16.0 Mg/ha。交叉验证的结果表明联合使用ICESat/GLAS数据与PALSAR数据可以较准确的反演大区域森林地上生物量，R2为0.78，均方根误差为36.21。因此，表明结合适量的样地数据，可以进行大区域乃至全国范围的森林地上生物量估测。