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本文根据少量的云南松地面样地对应的遥感和GIS信息，采用多元线性回归理论建立以小班样地为单位的蓄积量估测模型对小班样地进行蓄积量估测。主要研究内容、方法和结论如下：
主要研究内容：
以遥感和GIS信息为基础，确定云南松小班蓄积量估测变量的设置，运用主成份分析法对变量进行筛选；在众多可能影响蓄积量估测的遥感和GIS因子中，选择主要因子，尽可能的对蓄积量估测影响不大或者没有影响的因子进行有效的剔除。
主要研究方法：
(1)用主成份分析法来筛选影响蓄积量估测的主要因子。
(2)用最小二乘估计来解算蓄积量估测模型。
(3)用F/T检验法来对模型的有效性进行检验。
(4)根据预测模型预报小班样地的蓄积量和地面实测的蓄积量进行精度对比。
主要研究结论：
(1)以少量遥感和GIS因子信息为基础，建立以小班样地为单位的云南松蓄积量估测方程，能有效预报样地蓄积量。
(2)在影响蓄积量估测的遥感和GIS信息中，遥感信息是基础，郁闭度、坡向、海拔等GIS因子也起非常重要的作用。遥感信息和GIS信息相结合，才能有效进行蓄积量估测。
(3)采用主成份分析有效的解决了影响蓄积量估测的主要变量的筛选问题。能从较多可能影响蓄积量估测的遥感和GIS因子中，选择主要影响因子，剔除那些没有影响或者影响很小的因子。
(4)进行蓄积量估测，除选择遥感数据原始波段信息和少量定性因子外，还应该设置植被指数等相关比值波段。数据分析表明，遥感因子TM<,4>、TM<,7>、TM<,4-3/4+3>、TM<,4+5-2/4+5+2>、TM<,7/3>以及其它定性、定量因子对小班样地蓄积量估测有重要作用。
(5)通过数据分析、模型线性回归关系检验，证明云南松小班样地蓄积量和遥感因子与定性龄组因子之间存在较强的线性回归关系，可以通建立多元线性回归方程进行小班样地蓄积量的估测。
(6)根据精度对比可知，用以上方法建立的云南松小班样地蓄积量估测模型达到了预测精度标准。但是，今后的研究工作中还有许多的问题有待解决：对变量的筛选和模型解算时，到底选用何种方法更加能提高估测的精度；运用TM影像的多波段数据进行组合，探寻表现蓄积量更好的因子；加入其他影响蓄积量估测的因子如：地形、地貌、土壤类型等，建立多因子模型对蓄积量进行估测尽可能的提高估测的精度。