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人类活动对地球系统的影响自工业革命以来已从区域扩展到全球。大气中二氧化碳等温室气体浓度的升高导致全球气候变暖等一系列全球变化引起人们共同高度关注。除了能源消耗等人类活动外，地球系统碳循环过程对大气圈层中温室气体浓度的增加起着重要的作用。森林是陆地上面积最大、分布最广的生态系统，通过光合作用与大气进行物质和能量的交换，调节大气中二氧化碳的浓度和控制全球气候变化，在地球系统中对碳循环的平衡起着至关重要的作用。随着全球变化和碳循环研究的深入，迫切需要大范围更为详细的森林系统参数的支持，特别是与碳储量相关的生物量。森林生物量的估算已成为森林碳储量、森林扰动以及森林生态系统的动态变化研究的关键问题。
我国总面积约960万平方公里，覆盖了从寒温带到热带的广大地区。中俄交界地区的北方森林生态系统，北纬三十度附近特有的亚热带森林生态系统以及南方季雨林山地雨林生态系统都具有鲜明的特征和研究意义，是世界森林生态系统重要的组成部分。研究全国森林生物量对揭示我国森林扰动过程、森林碳库的变化过程有着重要的意义。
遥感作为一种有效获取大范围地表信息的技术手段，在森林信息获取方面有着广泛的应用。作为由点及面的观测技术，它是估算森林生物量的主要手段。光学传感器能够获取森林植被的水平信息，激光雷达能准确提供森林植被的垂直结构信息，本研究充分结合光学MODIS数据和星载激光雷达GLAS数据的优势对全国森林地上生物量的估算和分布格局进行探讨分析。首先通过获取激光雷达波形参数，建立它们与实测生物量的关系模型来计算GLAS脚印点生物量；然后将GLAS脚印点生物量作为采样数据，在全国不同地区通过逐步回归分析建立MODIS光谱信息、各种植被指数以及植被覆盖度与GLAS脚印点生物量的生物量回归模型，将模型应用于森林地区最终得到全国空间连续的森林生物量分布结果。主要研究内容包括以下几个方面：
(1)遥感数据和地面调查数据处理。遥感数据处理包括激光雷达数据处理和MODIS数据处理。前者主要是提取与高度和能量强度相关波形参数；后者是提取各种植被指数。地面调查数据包括实测数据和森林资源清查数据，前者通过累计采样点内所有单木生物量作为采样点生物量；后者通过蓄积量-生物量转换关系得到采样点的生物量。
(2)GLAS脚印点生物量估算模型。在复杂地形条件下，建立全国不同地区针叶林、阔叶林和混交林三种森林类型的脚印点生物量估算模型。本文提出的地形参数应用于回归模型能有效的改进估算精度。
(3)将脚印点生物量作为采样数据，利用MODIS植被指数数据和采样点经纬度信息，通过逐步回归分析建立像元尺度的生物量估算模型，得到空间连续的生物量分布结果。
(4)通过在点，小班和行政区域三级尺度上的比较分析，验证论文研究结果的合理性。