森林地上生物量的数量和空间分布是森林碳预算和生态系统生产力模型的必要输入。卫星遥感影像为大面积和多时间应用提供了明显的优势,被认为是必要的生物量反演途径。本文以长株潭地区为研究区,基于地面实测生物量数据,结合Landsat 8 OLI反射率数据以及多种植被指数数据,采用Cubist回归树、支持向量回归SVR两种方法对长株潭地区林地生物量进行遥感反演,根据多种指标评价各个模型的估算精度以及使用性能,选出最佳模型用于反演生物量。最后结合DEM高程、坡度、坡向等数据从不同角度对长株潭地区林地生物量分布特征进行分析。解析长株潭地区生态韧性特征以及存在的不足,从土地利用优化,绿色生态等方面提出生态韧性优化策略。主要研究结果如下:（1）使用来自Landsat 8的7个波段反射率和5种植被指数的训练数据进行SVR训练,分别对训练数据进行了几次组合实验,并在测试数据集上评估了模型的估算能力。结果表明用7个波段反射率和五种植被指数且N固定的SVR模型效果最佳,R2为0.95,RMSE为7.41 t/hm2,与实测生物量数据吻合度较高,可用于大范围生物量反演。（2）将长株潭地区森林类型分为阔叶林、针叶林以及混交林三类,对三种森林类型在训练,测试和总数据上的两种模型性能进行比较。结果表明Cubist回归树模型中阔叶林取得了最好的模型精度,R2为0.90±0.08,而混交林由于其树种繁多,难以建立有效反演模型,其Cubist模型反演R2为0.75±0.13,总体反演模型获得了较高的准确度,R2为0.85±0.05,RMSE为24±6.6t/hm2,Bias（偏差）为-6.1±4.2 t/hm2,基于12个解释变量的Cubist回归树模型解释了长株潭地区森林生物量变化的75%。三种森林类型使用SVR与Cubist表达出相似的结果,在阔叶林最优,在混交林最差。但是单一森林训练和测试精度来看,SVR结果都优于Cubist,表明SVR模型性能较好,最为适合反演生物量,能够表现出93.38%的模拟精度以及89.72%的估算精度,可以反映90%以上的生物量变化信息,非常适用于大面积范围森林生物量估算,本研究最终使用SVR模型反演长株潭地区森林生物量。（3）结合DEM数据对长株潭地区生物量从海拔、坡度、坡向三个方面进行特征分析。不同海拔等级下生物量分布特征:生物量随海拔的升高逐渐减少,海拔在400m范围以下生物量分布最为集中,占生物量总量的69.72%。从均值来看,海拔在1000m范围以下时,生物量均值随海拔的上升逐渐增大。不同坡度等级下生物量分布特征:平坡到缓坡之间,总生物量随坡度的增大而增大,从缓坡到险坡,总生物量随坡度的增大而减小。平坡-陡坡之间生物量分布较多,占据总量的98.04%。从生物量均值来看,平均生物量随坡度的增大呈增大趋势。不同坡向下生物量分布特征:半阳坡和阳坡森林生物量分布差异不大,大致范围在9%-20%之间,无坡向和东北坡生物量分布较少。从均值来看,阴坡和半阴坡（北坡、东北坡、东坡、西北坡）生物量均值在54.46-64.31 t/hm2之间,阳坡和半阳坡（南坡、西南坡、西坡、东南坡）生物量均值在56.59-68.00 t/hm2之间。（4）长株潭地区森林分布较为均匀,森林生物量水平也较为适中。除少量高海拔地区和密集城区生物量较低或者为0（湖泊或者河流）的情况外,结合长株潭地区生态韧性评价适宜性评价来看,从坡度的角度来看,生物量多分布在平坡-陡坡之间,其中城市多分布在平坡和缓坡,人类活动强度对其产生负向作用,造成了生态韧性偏弱的事实。从坡向的角度来看,阳坡和半阳坡生物量均值比阴坡和半阴坡生物量均值偏高,阳坡和半阳坡区域生态韧性较强。（5）由长株潭各县市区生物量均值可知,平均生物量分布最高的是炎陵县,平均生物量水平为75.49 t/hm2,其次为攸县,浏阳市和茶陵县分布较多。平均生物量分布最低的区是芙蓉区,其次是天心区和雨花区。其余县区生物量水平基本分布在7-27 t/hm2之间。依据实测生物量和树种单木生物量估测模型可得长株潭生物量随树种分布结果,分布最低的树种是青冈栎与毛竹,平均生物量值为1.52 t/hm2,其次冬青,楠竹,桤木,杉木生物量分布较少,平均水平为17.65 t/hm2,表明这些树种所处区域生态韧性较弱。生物量分布最高的是马褂木,为119.59 t/hm2,杜鹃和竹,马尾松的生物量水平也处于较高水平。表明这些树种所处区域生态韧性较强。总之,长株潭地区整体生态系统分布合理,抵抗生态干扰能力较强。通过控制土地利用,协调人类活动与生态系统之间的关系,将生态韧性理念融入空间环境发展中,将有助于保护长株潭地区生态系统完善,从而提高整体生态韧性。