随着人类生产生活水平的提高和"绿水青山就是金山银山"理念的共识形成,森林生态系统等自然资源的生态价值日益凸显。生物量作为森林生产力和碳储量的基础参量和重要指标,准确地获取其时空分布信息对于全球碳循环研究和森林可持续发展有重要意义。计算机科学和遥感信息技术的发展使森林资源监测与管理日趋信息化、高效化,机器学习等人工智能领域的方法被逐渐引入森林生化参数的研究。基于遥感技术的生物量估测具有宏观、快速等特点,但目前仍具有很大的不确定性。以具有广泛应用基础的Landsat为主要数据,充分利用点状与面状的森林调查信息,选择合适的特征与算法准确地实现生物量的时空分布及其动态变化分析,可以为区域森林的科学管理与可持续发展提供有益参考。本研究以浙江省杭州市中部为研究区、Landsat陆地卫星遥感影像为主要数据源,结合森林调查数据、地形等辅助数据,探究样本数量、不同特征因子、机器学习方法等不同因素在生物量估测过程中的作用。在此基础上,通过选用最优的数据集与建模方法组合实现研究区森林地上生物量量化估算并分析生物量的分布与时空变化规律,建立基于生物量的区域森林生态系统服务价值评估方法。主要的研究内容和结论如下:(1)通过Landsat数据、地形数据与野外实测数据提取不同的建模因子,建立不同的特征集并结合特征选择的方法以观察不同特征集在建模过程中的作用。以Landsat遥感影像为主要数据源提取的遥感特征因子与实测生物量的相关关系中,多光谱波段与生物量表现出负相关,其中短波红外与实测生物量具有最强的相关性。而在植被指数中,有短波红外波段参与的波段组合与生物量呈现正相关,无短波红外波段参与的指数则绝大多数呈现负相关。常用的归一化植被指数在本研究中与生物量的相关性并不显著,但缨帽变换中的湿度分量、植被指数中的NDVIc、纹理信息中的短波红外纹理平均值与生物量有较高的相关性。实测参数中的胸径和树高与生物量表现出较好的正相关性。(2)观察样本数量、特征数据集与不同机器学习方法(偏最小二乘法、K阶最近邻、支持向量机、随机森林、随机梯度boosting)对于生物量估测的影响程度,根据交叉验证精度选择最优建模方法。通过对比五种常用的机器学习方法,以10折交叉验证的精度指标判断,总体上随机森林与随机梯度boosting算法具有更高的建模精度,其次为支持向量机、K阶最近邻和偏最小二乘法。以偏差值为标准,偏最小二乘法和随机梯度boosting算法具有无可比拟的稳定性。而从样本规模看,偏最小二乘法和K阶最近邻在样本数量增加的过程中,精度的增加值没有支持向量机、随机森林和随机梯度boosting高。对于后三种方法,随机梯度boosting算法随着样本数量的增加精度提高最多。而在特征数据集方面,以Landsat影像为主要数据源的生物量估测在光谱信息中加入纹理信息或者加入野外实测数据均可以提高预测精度。而通过对比三种特征选择方法,虽然全部特征参与建模有利于机器学习获得全面的特征信息,但运用Boruta特征选择更有利于简化建模过程并且取得与全特征相仿的精度,更适合于实际操作。在本研究中,不同的建模评价指标均显示生物量估测中最重要的影响因素为建模方法,其次为特征集或样本数量。因此对于以Landsat为主要数据源反演生物量的研究,算法的改善尤为重要。(3)在应用最佳样本数量、特征集、建模方法及其组合参数实现研究区森林地上生物量估测的基础上,结合地形和不同森林类型信息以及景观指数和地统计方法分析静态的生物量空间分布特征。总体上,研究区的森林地上生物量随着高程和坡度的增加而增加,其空间分布在不同的森林类型之间具有显著差异。因高海拔与高坡度地区受人类干扰较少,森林植被的原生状态得到更好保留,因此设立自然保护区等保护政策对于生物量的增加具有积极作用。在不同的森林类型范围内,乔木林的平均生物量最大,其次为竹林,灌木林的生物量最低。乔木林生物量的平均值从高到低依次为阔叶林、杉木林、松木林和经济林。通过进一步统计天然林和人工林森林类型范围内的生物量,得出天然林的生物量平均值高于人工林,而近年来研究区内竹林特色产业的发展,不仅使竹林覆盖范围广,其人工竹林的生物量已经大于天然竹林。应用景观指数分析不同等级的生物量分布特点发现,研究区的中生物量(60-90ton/ha)分布面积最广,而且破碎度和复杂性较高。结合半方差函数与莫兰指数等空间分析方法的结果显示,研究区内的生物量具有中等程度的空间自相关性,分布的结构主要取决于自然因素,但是人类活动的影响作用明显。热点分析表明区域内生物量呈现聚集分布,高值区主要分布在水域附近和阔叶林分布为主的高植被覆盖区,低值区主要位于以灌木林为主的林区,与研究区的森林类型分布基本一致。(4)基于多时期的生物量分布图,从自然因素(地形)和人为因素(生态公益林经营方式)两方面探究森林地上生物量的时空变化规律。1984年到2013年,杭州市富阳区的生物量总体呈现逐渐增长的趋势,特别是在2000年以后,其趋势愈加明显。生物量的变化率在低海拔区域(高程小于100m)变化最大,一定程度上体现了平原绿化等森林保护政策对于生物量变化的影响。另一方面,国家级和省级生态公益林范围内的平均生物量在不同年份始终高于区域的平均生物量,而且保持更好的增长率,说明生态公益林这种森林经营方式对于森林生物量的增长具有积极效应,也体现了目前富阳区生态公益林划定的合理性。(5)参照价值当量估算法,通过参考产业结构随时间的变化改进森林生态系统单位面积生态服务价值当量,在此基础上结合社会发展系数和基于多时期遥感数据估测的森林地上生物量分布图,实现富阳区森林生态系统服务价值估算及其时空变化分析。从1984年到2013年,富阳区的森林生态服务价值总体呈现增长趋势,其中一级生态系统服务的供给服务比例在逐渐减小,而森林文化服务的美学价值在逐步提升。量化分级的富阳区森林生态服务价值分布图显示,价值较稳定的区域主要分布在富春江北岸的针叶林覆盖区。通过分析不同时期富阳区人口密度、GDP、生物量与森林生态系统服务价值总量之间的敏感性系数,森林生态系统服务总价值增速高于人口密度的增长,但是低于经济的增长速度,在2010年之前,高于森林地上生物量的增速,但是在2010年以后,低于生物量的增长速度。这说明森林的生态价值对于人口密度和前期的生物量比较敏感,在城市建设发展过程中,需要考虑森林对于人口密度的承载力。