森林资源是森林生态系统功能产出的物质基础,森林资源的状况反映了森林生态系统中树木和林地等资源的情况。目前,我国最常用的森林资源调查方法仍是全国森林资源连续清查、森林资源规划设计调查和作业设计调查体系,这套体系周期长、成本高、数据差异明显。在此背景下,如何快速精确地估算森林地上生物量（AGB）是森林资源调查研究的热点之一。近年来,遥感估测法以其快速、高效等特性成为获取不同尺度生物量信息的重要手段,国内外学者在区域森林AGB的反演中,正在开展基于中低分辨率和高分辨率光学遥感数据的森林生物量估测研究。本研究以陕西省黄龙山石堡林场为研究区,首先利用国产高分辨率卫星GF-2遥感影像及同时段野外调查的20块样地实测数据,提取了基于二阶概率统计（Co-occurrence-Based）的8种纹理特征,包括均值（Mean）、方差（Variance）、协同性（Homogeneity）、对比度（Contrast）、相异性（Dissimilarity）、信息熵（Entropy）、二阶矩（Second Moment）和相关性（Correlation）,并计算5种植被指数（归一化植被指数NDVI、绿通道植被指数GNDVI、增强植被指数EVI、差值植被指数DVI和土壤调节植被指数SAVI）,结合样地实测数据,基于普通回归、逐步回归、岭回归、拉索回归与主成分回归等五种方法,使用留一法交叉验证来测试4种纹理窗口（3*3、5*5、7*7和9*9）下石堡林场油松人工林AGB值的估算精度;其次,结合样地实测数据及从中国科学院资源环境科学数据中心网站申请下载的中国2000-2010年历史NPP数据集等数据,分别从石堡林场油松人工林的净生产量估算、油松人工林的出材量估算与净初级生产力的历史变化等3个方面对油松人工林生产力估算进行了研究。研究结论如下:（1）GF-2影像衍生出的遥感因子中,共有9个因子与油松人工林AGB显著相关（p＜0.01）。在5种植被指数因子中,NDVI与AGB显著正相关,相关性最高;在8类纹理特征因子中,Dissimilarity与AGB显著正相关,相关性最高。同时发现,从GF-2影像提取的植被指数因子与AGB的相关性要强于纹理特征因子与AGB的相关性。除此之外,发现这些遥感因子之间存在着较为严重的多重共线性问题。（2）GF-2遥感数据在森林AGB的反演中可以实现较高精度。本研究基于5种回归方法建立的模型,留一法交叉验证显示,4种纹理窗口下R~2基本都大于0.50。其中,估算效果最好的是使用了9*9纹理窗口的主成分回归模型（R~2=0.81,RMSE=0.43）,估算效果最不佳的是使用了3*3窗口的普通回归模型（R~2=0.48,RMSE=0.95）。综合来看,主成分回归模型反演的精度最高;纹理设置为9*9的窗口预测精度最好。（3）根据研究证明,经验公式的换算可以较好地估算出石堡林场油松人工林的净生长量与出材量。根据对石堡林场2000-2010年NPP数据的研究,石堡林场地区从2000年到2010年,其净初级生产力不仅呈现出逐步增长的态势,并且增长范围也在不断扩大。