城市森林发挥着改善和维护城市生态环境质量的作用,研究城市森林生物量和分布特点对其生态系统服务评价和林分经营均具有重要意义。然而,由于城市森林分布格局与经营方式的特殊性,如何精准高效的估测生物量及其空间分布格局,在技术和方法上都是一项挑战。本研究根据上海城市森林种植分布和经营状况,利用样地2011年6月–2012年6月实测森林生物量数据与同期Landsat ETM+遥感图像,在基于逐步回归分析建立反演模型的基础上,引入回归残差及空间分析,研究了城市森林、优势树种香樟林分以及森林叶部分的生物量分布特征,分析和估测了森林的平均生物量密度和生物量总量,探讨了区域尺度生物量的遥感监测方法。在此基础上,分析了研究区2005-2012年城市森林生物量的时空动态分布特征与空间格局。主要研究内容及结果如下:(1)上海城市森林生物量总体呈现出中心城区(静安、黄浦等)较高,生物量密度集中在35–70 t/ha之间,郊区县(嘉定、青浦等)相对较低,生物量密度介于15–50 t/ha之间;东北部地区较高、西南部地区较低的空间分布格局。(2)上海城市森林、香樟林分和森林叶生物量总量与平均生物量密度分别为3.57 Tg(1Tg=1百万吨)、1.33 Tg和0.3 Tg以及33.37 t/ha、48.31 t/ha和2.55 t/ha。中心城区与郊区县森林生物量分别占总量的6.1%、53.9%,这与其自身占地面积具有较好的一致性(分别占上海土地面积的4.56%和95.44%)。(3)2005-2012年上海城市森林生物量的时空动态分布研究结果表明,森林生物量总量从3.02 Tg上升到3.42 Tg,平均生物量密度从34.82 t/ha上升到37.12 t/ha,呈现出由低到高的稳步增长趋势。并且,在研究期内也整体呈现出中心城区较高、郊区县较低;东北部较高、西南部较低的空间分布趋势。(4)本研究所建立的基于回归反距离插值的上海城市森林生物量的估测模型,其标准误差、平均绝对误差、平均相对误差分别为8.39、6.86、24.22%,较回归模型分别降低了57.69%、55.43%、64%,较空间插值的方法分别降低了62.21%、58.5%、65.4%。残差的引入减少了由于空间变异引发的城市森林生物量遥感估测的不确定性,且相比基于实测数据通过空间插值的估测,遥感为快速便捷、客观高效的森林生物量监测提供了可能。