（中南林业科技大学 a.林业遥感信息工程研究中心；b.林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室；c.南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室，湖南 长沙 410004）

森林蓄积量是衡量森林质量、评价森林经营能力的关键指标，也是评价森林固碳能力的主要因子[1-2]，因此实现森林蓄积量有效监测是一项至关重要的工作[3-6]。传统调查森林蓄积量的方法主要是地面实测，即利用所测量的单木参数结合当地的立木材积表对单木的材积进行计算，进而估算整个林分的蓄积量[7-8]。但该方法耗时费力，且效率较低。随着遥感技术地推广与应用，采用光学遥感影像结合地面抽样样地实测数据建立各种反演模型对森林蓄积量进行大尺度估测已逐渐成为森林蓄积量估算的主要手段。该方法主要是通过从遥感影像中提取与森林蓄积量相关的光学遥感信息，如植被指数、纹理特征等，建立特征变量与森林蓄积量之间的关系模型进行森林蓄积量反演[9-11]。其中植被指数是根据植被的光谱特性，将传感器获取的可见光与近红外波段进行组合而得到的，通过构建植被指数可以简单、有效和经验地度量植被生长状况，从而有效地反映区域植被与森林结构参数[12-13]。而纹理特征是以刻画图像中重复出现的局部模式与它们的排列规则的表现方式，从视觉特征上反映图像中的同质现象，纹理特征是在包含多个像素点的区域中统计计算得到的，它具有旋转不变性与较好的抗噪声、抗干扰性，对于图像的解译和特征地提取有着重要的作用[14]。……