人类活动致使土地利用方式改变、自然资源破坏，同时化石燃料的无节制燃烧，使得大气中CO<,2>含量持续快速增加，由此导致的温室效应成为目前人类面临的最严峻的全球环境问题之一，所以碳循环的研究引起了人们的普遍关注。森林是地球陆地生态系统主要的碳储存库，森林生物量作为陆地生态系统碳循环研究和碳动态分析的基础，已经成为生态学和全球变化的重要研究内容。3S技术的发展，为大尺度森林生物量的估测提供了一条有效的途径。本研究选择广州这一经济高速发展、城市化进程迅猛的区域作为研究对象，利用遥感技术对其森林生物量动态变化进行探讨，为区域碳循环研究提供基础数据，为建立可持续发展的生态城市提供参考。 本文采用1990年、1997年和2004年3个时相的Landsat TM数据，将影像进行地形校正、大气校正等预处理，并基于CART分析算法，提取广州森林分类信息。利用样方调查结合同期TM数据的光谱响应数据，选择适合研究区的遥感指示因子，建立阔叶林、针叶林、园地的逐步回归模型与神经网络模型，比较两种模型的精度，选择最优模型，计算3个时期广州森林生物量，绘制生物量分布图，分析广州森林生物量的动态变化。并在此基础上，利用地统计学方法，分析森林生物量的分布格局。得到如下结论： (1)对影像进行大气校正与地形校正，将灰度值转化为地物真实光谱反射率，消除了山体阴影的影响，降低了植被的分类难度。而基于CART算法的决策树自动分类后再利用专家知识的再分类方法，即充分利用了CART算法分类的快速、方便、结构简单、易于操作的优势，同时引入了GIS数据以及其他辅助信息，改进了分类精度，提高了效率。3个时期广州森林面积分别为268841hm<2>、309892hm<2>、309849hm<2>；森林覆盖率为38.42﹪、44.29﹪与44.28﹪。森林分布不均，呈现“北多南少，东多西少”的分布格局。1990年～2004年，针叶林面积减少，阔叶林增加，森林群落朝着正向演替方向发展。 (2)选择不同的遥感指示因子建立研究区不同森林类型的逐步回归模型，模型拟合程度较好，森林生物量与所筛选的遥感信息之间确实存在紧密的相关性，样本序列总体能够反映研究区森林生物量的信息。但利用人工神经网络理论建立的BP神经网络模型，与回归模型比较精度更高，因此神经网络模型更适用于广州森林生物量的研究。 (3)1990年、1997年、2004年广州森林生物量分别为1.19×10<7>t、1.41×10<7>t、1.53×10<7>t；平均生物量分别为44.1 t·hm<-2>、45.8 t·hm<-2>、49.4t·hm<-2>。3个时期，广州市均有40﹪以上的森林生物量低于50t·hm<-2>；80﹪以上森林生物量低于100 t·hm<,-2>。1990年生物量高于100 t·hm<-2>的森林面积仅占5.71﹪，2004年增至15.63﹪。高于150 t·hm<-2>的森林面积1990年所占比例不足2﹪，其分布在广州北部流溪河林场、大岭山林场，面积约3145 hm<2>；1997年，超过10000 hm<2>的森林生物量大于150 t·hm<-2>，其分布除了流溪河林场、大岭山林场外，还有广州中部的白云山、帽峰山、增城一些地区，以及广州西部的鸿枕山等地；2004年生物量高于150 t·hm<-2>的森林面积是1990年的4.5倍。在时间维上，生物量变化的趋势是低于50 t·hm<-2>生物量的森林逐步减少，高于100 t·hm<-2>生物量的森林逐步增加，广州市加强森林管理的效果开始显现，生物量结构朝良性发展。1990年、1997年、2004年广州森林碳储量分别为5.93×10<6>t、7.04×10<6>t、7.65×10<6>t；碳密度分别为22.1 t·hm<-2>、22.7 t·hm<-2>、24.7 t·hm<-2>。 (4)3个时期研究区森林生物量都存在较强的正自相关性：2004年生物量分布的空间自相关性最强；1990年-2004年研究区的生物量分布格局由随机离散分布趋向于聚集分布。利用地统计学的方法，对广州森林生物量的异质性进行分析，3个时期的森林生物量空间分布格局异质性程度相差不大，空间结构上均属于高度相关，30m-1000m左右尺度上的空间自相关因素是森林生物量空间异质性的主要因素，1990年-2004年，对于森林生物量分布异质性，随机因素所起的作用减弱，内在因子如物种、气候、地形、土壤类型等起作用增强。相关尺度为增加趋势，这种相关尺度的变化一方面可能受到阔叶林所占比重增加的影响，另一方面表明人为因素的影响在减弱，广州森林经营管理朝好的方向发展。