森林是陆地生物圈的主体,森林生物量研究是陆地生态系统研究的核心,准确地测定森林生物量对于生态学和全球变化学研究具有重要的意义.传统的方法使用实测数据估算生物量,很难获得大空间尺度的森林生物量信息.利用遥感技术可以高效、准确、大范围的估算森林地上生物量,弥补了传统生物量估测方法的不足,为生态系统宏观监测提供帮助. 研究使用描述森林结构的GLAS波形高度、形态、能量参数对森林地上生物量进行估算，通过Erf-BP神经网络模型计算获得大量的GLAS光斑生物量数据，准确、高效地扩大了研究区森林地上生物量的样本数量，为大范围的生物量研究提供充足的数据。协同多角度光学遥感信息实现生物量获取范围从点到面的空间扩展，证明除了多时相、多光谱信息之外多角度信息也适用于GLAS光斑生物量空间扩展预测。 激光雷达与多源遥感数据相结合使用，能使信息相互补充，弥补了各自的不足，是获取森林生物量的一种有效方法。在提高陆地表面信息的时空解译精度、发展多源多时相的遥感数据归一化技术和建立“与传感器无关”的信息提取模型等方面还需要进一步的深入，未来仍有很大的发展空间。