摘要：以北京市怀柔区柞树林为研究对象，通过计算ALOS卫星2．5m分辨率融合影像在不同窗口下的纹理特征及衍生纹理指数，采用多元逐步回归模型建立柞树地面实测蓄积量与ALOS影像纹理特征及衍生纹理指数的相关关系，比较纹理特征及衍生纹理指数拟合柞树蓄积量模型的精度，筛选最优反演模型及最优纹理生成窗口。结果表明：同一纹理生成窗口下，基于衍生纹理指数的柞树蓄积量反演模型（Radj2=0．603、RMSE为19．8994m3／hm2）精度优于基于纹理特征的柞树蓄积量反演模型（Radj2=0．217、RMSE为27．9438m3／hm2）；结合同一窗口的纹理特征及衍生纹理指数进行柞树蓄积量建模，精度可进一步提升（Radj2=0．747，RMSE为15．8876m3／hm2）；基于所有窗口的纹理特征及衍生纹理指数建立多元逐步回归模型，可得到柞树蓄积量估测的最优模型（Radj2=0．807，RMSE为13．8565m3／hm2）；11×11窗口为最优纹理生成窗口，其对应最优单窗口模型拟合优度为：Radj2=0．747，RMSE为15．8876m3／hm2。

关键词：柞树 蓄积量 遥感 纹理特征 衍生纹理指数 

单位：北京林业大学水土保持学院 北京100083 北京林业大学林学院 北京100083 瑞典皇家工学院城市规划与环境系 斯德哥尔摩10044 国家海洋局海洋咨询中心 北京100860