林地地上生物量是研究林地资源的重要指标,是评估林地生态系统生产力和健康状况的重要参数,影响着森林生态服务的效益。为了高精度的估算大面积森林地上生物量,必须充分利用多源遥感数据的优势,选择合适的模型,实现估算范围外推。大宁河流域是长江的一个重要支流,地形多以高山和中高山为主,海拔较高,受三峡大坝蓄水的影响,对该地区的生态和环境有一定的影响,尤以植被影响较大。因此对该地区开展林地地上生物量定量研究非常必要,为大宁河流域的生态系统保护提供依据。论文以以大宁河流域林地为研究对象,选择2018年10月份的Sentinel-1A雷达数据、Sentinel-2多光谱数据和DEM数据作为重要数据源,通过数据进行预处理,对Sentinel-1A雷达数据反演林地树高的原理进行分析,估算大宁河流域林地平均树高,并采用随机森林回归模型反演2018年林地地上生物量。主要结论如下:（1）采用Sentinel-1A雷达数据反演林地平均树高。论文主要采用后向散射强度方法和双极化相位差方法反演大宁河流域林地平均树高,与实测树高的对比发现:后向散射强度反演得出的平均树高精度（R²=0.716,RMSE=7.36 m,MAE=5.554 m）大于双极化的相位差反演得出的平均树高（R²=0.642,RMSE=10.105 m,MAE=7.171 m）。（2）采用随机森林回归模型估算大宁河流域林地地上生物量。将Sentinel-1A雷达数据反演的树高、Sentinel-2多光谱数据和DEM数据提取影响林地生物量的因子,通过计算与实测林地地上生物量之间的相关性大小,并采用Boruta特征选择的方法选取出参与计算的特征集,采用随机森林回归模型估算大宁河流域林地地上生物量,并与传统的多元回归模型进行对比,得到随机森林回归模型的反演精度较高。通过对加入平均树高因子前后的生物量结果进行对比,得出加入林地平均树高因子后的模型反演精度较高;对不同的针阔林分情况对随机森林回归模型的反演能力进行评估,发现针叶林的精度最高(R²=0.896,RMSE=6.218t.hm^-2,MAE=12.740 t.hm^-2),可以用于反演大宁河流域林地地上生物量。（3）分析估算得到的2018年林地地上生物量结果得出:大宁河流域林地生物量较高,在11.49 t.hm^-2-246.97 t.hm^-2,平均值为193.62 t.hm^-2,呈现河流两岸生物量低,距离河流一段距离的山地中生物量较高的状态。（4）分析林地地上生物量的相关性,林地地上生物量随着海拔的增加而增加,随着坡度的增加而减少,而与河流的距离越远,林地地上生物量越高。