湖南省郴州市桂东县是湖南省四大林区之一,在碳汇过程中起着重要作用。准确估计地上生物量的变化对于理解森林碳循环和促进减缓气候变化至关重要。在区域森林地上生物量遥感估测中,主被动遥感数据相结合可以提高估测精度。论文以湖南省郴州市桂东县2014年Landsat8 OLI影像、2014年Sentine-1A影像、2014年43块森林资源连续清查固定样地数据为主要数据源,借助于ENVI、SNAP、R等软件,分别采用主动式遥感(Sentinel-1A数据)、被动式遥感(Landsat8 OLI数据)、主被动相结合(Sentinel-1A数据结合Landsat8OLI数据)3种数据集和多元线性回归、随机森林、人工神经网络、袋装算法等四种模型,进行区域森林地上生物量特征变量选取、参数建模、模型精度评价、生物量空间制图。最后在生成的研究区森林地上生物量空间分布图基础上,对研究区进行了森林地上生物量空间分布特征分析。结果表明:(1)在特征变量选择上,红色波段(B4)、红外波段(B5)反射率及纹理特征,归一化植被指数(NDVI),交叉极化(VH)后向散射系数及其纹理特征,在森林地上生物量反演中具有重要作用。(2)4种遥感估测模型精度比较分析表明,无论是单一数据源还是二者结合,随机森林算法预测精度最高,人工神经网络、袋装算法精度低于随机森林算法,多元线性回归精度最低。(3)三种不同数据源的遥感估测综合精度,按照由高到低的顺序排列,主被动结合>被动式遥感>主动式遥感。(4)桂东县森林地上生物量平均值为53.68 t/hm2,生物量高(>90 t/hm2)的林分面积比例只有16.03%,主要分布在海拔比较高、坡度比较陡的东南、西南部。本研究为基于不同遥感数据源、建模算法的亚热带森林地上生物量建模分析提供了新思路。(5)桂东县森林地上生物量空间分布特征分析表明,桂东县森林地上生物量分布不均匀,呈现一种由东到西逐渐递减的条带状分布格局。