森林作为地球生物圈的重要一环,不仅能够提供林木实体资源,也在维护全球生态平衡中发挥着关键作用。同时,由于林地具有碳源和碳汇的双重属性,其空间变化,如面积的增减,类型的更替等,都将对林业经济和生态系统造成巨大影响。因此,实现林地资源的精确统计具有重要的现实和战略意义。作为森林资源调查中的基础性数据,我国林地面积是多少?这样一个简单的问题至今没有准确的答案。原因是林地面积通常计算的是投影面积而非表面积,忽略了地表起伏变化对面积的影响。此外,传统的地面调查采用人工实地采集数据,周期长,数据可对比性差,不能满足各类林业资源应用的需要;林木的生长对于地形坡度也有要求,坡度过大处无林木生存,对其的测量是对人力的浪费。对此,本研究引入DEM数据和遥感数据以实现相关数据地快速、精确获取;针对表面积计算的特点总结出适用于本研究的地貌分区方法,以突破尺度的限制,将表面积计算扩展到大区域林地;将多种表面积算法与具体地貌相结合以解决算法适配性问题,定义地貌优势度以便于对地貌分区进行地貌类型的管理以及面积计算时的调用。最终,本研究综合考虑多种地貌类型,林地分布的碎片化特征以及大数据量的客观现实,以DEM数据为基础,结合遥感数据,将均值变点法与系统聚类分析法相结合,在全国区域内进行地貌分区,确定地貌区划单元及相应的区划界线,并为得到的各区选取合适的表面积计算方法,利用高性能计算系统进行组合计算。研究发现:(1)我国林地表面积为2269026.76km~2,高出常规统计面大约5.48%。(2)该组合方法进行大规模表面积计算具有很好的适应性,减少野外作业工作量的同时也提高了计算精度,为准确的林地资源统计提供了技术支持。(3)该方法计算结果优于单纯用遥感数据或单一表面积算法计算的精度,且计算效率高。本研究实现了对大区域林地表面积的高效精确统计,为更加合理地统计森林资源,以及后续的碳排放和研究气候变化提供理论依据。