稀疏灌乔木林一般位于自然环境恶劣的干旱与半干旱区域，该类地区植被覆盖度低，生态系统脆弱，对气候变化的响应较为敏感，且稀疏灌乔木生物量是该生态系统中的主要碳汇。利用遥感数据对稀疏灌乔木生物量进行大尺度反演与监测有利于理解区域碳循环过程与机理，有助于干旱区沙漠化防治、水土流失与生态退化监测等研究。但由于传感器分辨率限制，遥感图像的像素通常包含了多种地表类型的混合信息。对于稀疏灌乔木区域，其冠层郁闭度低，遥感像素内部空间异质性较大，混合像元问题突出，像元内部往往存在植被与非植被对象，因此像元观测值难以准确反映像元内特定植被类型真实生物量密度，从而导致利用遥感数据反演稀疏灌乔木生物量存在较大不确定性。在目前国内外森林生物量遥感反演研究中，多分辨率、多源遥感数据在稀疏灌乔木生物量遥感反演中的应用研究潜力还未充分发掘。　　本文围绕稀疏灌乔木生物量的多源遥感数据反演研究目标，分别选择澳大利亚中部干旱区稀疏灌木和中国黑河流域中游稀疏乔木两个研究区，利用多尺度、多源遥感数据对稀疏灌乔木生物量进行遥感反演方法与应用研究。论文主要研究内容包括如下三个方面。　　(1)稀疏灌乔木区生物量遥感反演方法研究。针对不同灌乔木区域的植被类型、下垫面背景状况以及可用遥感数据类型，提出了“两步法”策略的稀疏灌乔木生物量遥感反演方法，具体包括:　　“先尺度上推后反演生物量”:利用高分辨率遥感数据反演单木结构参数或冠层识别，将单木结构参数或冠层像素尺度上推，再利用林分尺度结构参数对生物量进行反演;　　“先反演生物量后尺度上推”:利用高分辨率遥感数据反演单木结构参数，反演单木生物量，再将单木生物量尺度上推;　　“先像元分解后反演生物量”:利用混合像元分解方法，将中分辨率遥感数据进行混合像元分解得到亚像元目标植被冠层覆盖度，再利用冠层覆盖度对生物量进行反演。　　(2)针对澳大利亚中部干旱区域天然稀疏灌木，通过实验观测数据发现灌木树冠冠幅与单木生物量(kg)相关性较高(R2=0.8979)，且单位面积的累积树冠面积（ha/ha）与生物量(t/ha)具有较高的相关性(R2=0.9868)。基于Worldview-2高分辨率卫星数据，利用非监督分类方法对灌木冠层进行识别，通过尺度上推得到冠层覆盖度参数，再基于累积树冠面积与生物量的定量关系对稀疏灌木的生物量进行反演，反演精度R2=0.9542，RMSE=0.61 t/ha。基于 Landsat-5 TM中分辨率卫星数据，采用混合像元分解方法获取灌木冠层覆盖度参数，通过分析TM影像获取时间前期降雨量，发现前期降雨量与灌木覆盖度反演精度呈负相关关系。选择干旱时期Landsat TM影像进行混合像元分解，并对稀疏灌木的生物量进行反演，反演精度R2=0.9356，RMSE=0.89t/ha。　　(3)针对中国黑河流域中游绿洲人工稀疏乔木，通过实地调查数据发现树高是研究区优势树种单木生物量（kg）的主导因子(R2=0.6346)，且单位面积上的累积树高(m/ha)与防护林生物量(t/ha)具有较高相关性(R2=0.7365)。协同航空CASI高光谱数据和机载小光斑LiDAR数据，采用CHM无效值填充、树冠曲面平滑与树顶点探测、标记分水岭分割算法可对单木进行有效分割，提取冠幅、树高等单木结构参数，树高反演精度R2=0.89，RMSE=1.79m，冠幅反演精度R2=0.28，RMSE=1.03m。协同归一化光谱特征和形状特征可以对树种类别进行有效识别，树种总体分类精度0.965，Kappa系数0.85。利用单木结构参数对不同树种单木生物量反演，再将单木生物量尺度上推到林分尺度生物量，反演精度R2=0.6765，RMSE=15.09 t/ha。将单木结构参数尺度上推到林分结构参数，再利用林分结构参数反演生物量，反演精度R2=0.7862，RMSE=10.56 t/ha。　　论文主要创新性贡献如下:　　(1)提出了利用半经验核驱动二向反射模型（Ross-thick核和Li-sparse核）的多行带高光谱遥感数据的BRDF校正方法，该方法以航空条带重叠部分地表反射率差异最小为限制条件，利用联立方程组方法对BRDF模型参数进行解算，试验结果表明，该方法计算效率高，可以同时消除航空条带内部和航空条带之间的BRDF效应。　　(2)分析了草本植被背景变化对于灌木冠层覆盖度遥感反演精度的影响，并提出了选择干旱时相和基于多时相端元选取策略的线性混合像元分解方法对Landsat像素进行混合像元分解，解决了亚像元尺度的干旱区域低矮灌木覆盖度反演难题。基于累积树冠面积和生物量的定量关系，实现了利用中分辨率数据对澳大利亚中部干旱区低矮灌木生物量的定量遥感反演。　　(3)提出了航空高光谱与小光斑机载激光雷达协同的稀疏乔木生物量遥感反演方法。研究发现，基于归一化光谱特征与单木形状特征可有效识别树种类型;小光斑激光雷达可对单木进行分割，并有效提取树高和冠幅单木结构参数。并通过协同树种与结构参数信息成功实现了稀疏乔木单木尺度和林分尺度生物量的定量遥感反演。