森林是国家建设的重要资源,而森林蓄积的定量估测也一直是林业科学研究工作者研究的重点和难点。传统的森林蓄积量调查方法存在着劳动强度大、调查周期长、人财物投入大等问题。如何利用RS与GIS技术,结合少量地面样地资料,建立监测区域的森林蓄积量估测方程,估测森林蓄积量,能够最大限度的减少地面野外调查工作量,已成为目前林业上的热点问题。本文以江苏省老山林场为研究区域,以TM遥感图像和二类调查小班数据为研究资料,对森林蓄积量的遥感估测做了相关研究,研究的主要内容和结论归纳如下:(1)对遥感影像做了几何校正和大气校正。并对大气校正后的遥感影像进行波段的统计特征分析和地物光谱特征分析。表明TM4波段具有较大信息量,且经过校正后的遥感影像物理特性更加明显,有利于提高蓄积量估测的精度。(2)对二类调查资料进行整理,以整个林场为总体,小班为单元。设置并提取小班的RS和GIS因子。其中遥感因子为TM影像各波段反射率值、反射率比值,GIS因子为DEM提取的高精度的地形因子。(3)以各遥感因子和GIS因子作为自变量,以小班的平均公顷蓄积量作为因变量建立基于最小二乘估计的多元线性回归模型。样本数据筛选采用标准差法,因子变量筛选采用主成分因子分析法、多元线性回归的逐步回归和向前选择变量法等方法,建立蓄积量的估测模型,用20个样地进行检验,平均估测精度为88.20%。