本论文基于森林叶面积指数、森林植被遥感分类图、样地数据和森林清查资料，提出了一种具有总体精度控制的旨在获得更高空间分辨率数据的森林生物量碳密度空间分布估算方法。该方法涉及森林植被地理分布信息提取、森林叶面积指数模拟和森林生物量估算等相关研究内容，主要研究结果如下：　　 在用遥感技术进行森林植被分类过程中，针对IGBP分类体系并不完全适用于中国植被(如我国亚热带东部地区没有savanna，森林分类体系与《中国植被》及相关统计分类数据不一致等)的问题，采用叶寿命指数分区对IGBP植被分类体系进行了修正，提出了基于叶寿命指数分区的森林植被遥感分类体系Revised-IGBP和基于叶寿命指数与遥感数据的森林植被综合分类方法，利用该方法得到了基于叶寿命指数与四期NOAA AVHRR遥感数据的森林植被地理分布图(1982/1987/1992/1995年)，并用1989-1993年间5150个森林清查测定样地数据对1995期森林植被遥感分类结果进行了评估，结果显示分类的平均精度是62.1％，总体精度是62.0％，Kappa系数是0.555。　　 目前基于遥感的叶面积指数估算模型应用到森林时遇到了绿度饱和问题，因为森林的叶面积指数普遍较高，一般当LAI大于5或6时，NDVI开始趋于饱和。针对该问题，本论文应用了一种基于叶生长过程的叶面积指数物候学模型(PhenLai模型)来模拟森林叶面积指数。本研究对模型的最大LAI初始化的计算方法进行了修正，用青海共和盆地的48个样地实测数据对模拟结果进行评估，比较结果显示实测数据和模拟数据具有很好的相关关系(r2=0.6339，p＜0.001)。　　 森林生物量碳密度空间分布研究中叶面积指数的模拟涉及到平均月气温、平均月降水量地理分布数据模拟，本研究利用独立于全国气象台站网的中国生态系统研究网络(CERN1998)所提供的多年平均月最高气温、平均月最低气温和平均月降水的历史数据集，对PRISM模型的模拟结果进行了检验，分析表明该模拟数据集里的平均月最高气温、平均月最低气温有较高的可靠性，平均月降水的数据具有一定的可靠性。PRISM模型的发展应进一步考虑地表覆盖类型及中小地形地貌对气温和降水季节变化的影响。　　 森林生物量碳密度空间分布研究还涉及到了基于森林清查资料的森林生物量估算，本研究收集了1973-1976、1977-1981、1984-1988、1989-1993、1994-1998的5期森林一类清查数据和广西壮族自治区近百个县/区森林二类清查数据(1986-1991)，利用已有研究给出的蓄积量-生物量转换方法，获得了用于总体精度控制(基于一类清查数据)和精度评估(基于二类清查数据)的各森林类型生物量估算结果。　　 基于以上数据和方法，获得了5期各类型森林生物量碳密度空间分布图。利用广西二类清查数据(1986-1991)对该地区估算结果(基于1995年遥感植被图)进行评估，结果显示广西13个地区/市暖性针叶林类型和常绿阔叶林两类型生物量密度模拟值与统计值有较好相关关系(R2=0.53，P＜0.001，n=23)。对我国森林生物量碳密度分布格局及动态变化估算结果为：70年代中期和90年中期中国森林总生物量分别约为10.298Pg DW和11.443Pg DW，近20年里，我国森林生物量总量增加了1.145Pg DW，年增加率为0.057Pg DW/yr。其中七大森林类型生物量总量的各自情况：落叶阔叶和常绿阔叶的生物量之和约占总量的60％，其次是杉木、马尾松等暖性针叶林类型约占15％左右，寒温带落叶松林类型占11％左右，暗针叶林类型约占9％左右，其余类型约占5％。生物量总量增加的有三类分别是温带/亚高山暗针叶林(0.016Pg DW)、温带/暖温带落叶阔叶林(0.769Pg DW)和亚热带杉木、马尾松、云南松等暖性针叶林(0.594Pg DW)；生物量总量减少的有四类分别是寒温带落叶松林(-0.112Pg DW)、温带针阔混交林(-0.029 Pg DW)、暖温带/亚热带山地松林(-0.030 Pg DW)、热带、亚热带常绿阔叶林(-0.063Pg DW)。