摘要：森林郁闭度的空间分布是评价森林生产力和分解率的一个重要指标.本研究以吉林汪清林区为研究区,分别利用星载激光雷达ICESat-GLAS波形数据和多光谱遥感Landsat-TM影像对该区的森林郁闭度进行估测,然后采用多元线性回归和BP神经网络两种方法对GLAS数据和TM数据进行联合,共同估测了森林郁闭度.结果表明：单一遥感数据估测森林郁闭度时,GLAS数据的模型决定系数为0.762,TM数据的模型决定系数为0.598.将GLAS数据和TM数据联合后估测森林郁闭度时,多元线性回归模型的复决定系数为0.841,BP神经网络模型的仿真精度为0.851.表明ICESat-GLAS数据与Landsat-TM影像联合能够发挥多源遥感数据的优势,提高森林郁闭度的估测精度,并为后续的空间区域内森林郁闭度的连续制图提供可靠的方法.

关键词：森林郁闭度 多源遥感数据 神经网络模型 

单位：东北林业大学森林作业与环境研究中心 哈尔滨150040