森林生态系统是全球生态循环系统的主体,森林作为陆地生态系统的重要组成部分,其森林生物量的变化反映了森林的演替、气候变化、人为干扰等的影响,对全球陆地生态系统碳循环和气候变化研究有着极其重要的价值。同时,生物量是研究林业生态问题的重要生物物理参数,因此对于森林生物量的研究一直是研究热点问题。随着多平台、多数据源、高分辨遥感传感器的蓬勃发展,使得高精度定量研究森林生物量成为可能。本研究以大兴安岭塔河林场和阿木尔林场为试验区,利用日本陆地先进性卫星上承载的微波传感器PALSAR观测到L波段HH极化数据,结合2005年森林资源样地调查数据以及地理环境数据,通过相关性分析方法,探究PALSAR后向散射系数与森林各成分参数的相关性,发现后向散射系数与总生物量相关性最大,其次是干生物量,说明L波段穿透性强,可以全面反映植被的垂直信息生物量。采用回归的方法,根据雷达遥感所具有的侧视特点以及相关性分析的结果,构建不同形式的模型,包括简单线性模型、指数模型、加入地形因子模型,通过模型精度对比,从通过了F检验、D-W检验、多重共线性检验的模型中选择最优森林生物量的估算模型进行反演,研究结果表明：加入地理因子的模型要比已往的雷达模型精度提高到0.851,拟合精度达到0.781194,明显优于简单线性模型和指数模型,极大减低植被生物量估算的误差。其结果显示在41.5。入射角L波段HH极化下,大兴安岭塔河林业局和阿木尔林业局地区森林生物量饱和点在15.4kg·m-2左右