森林生物量及碳储量是监测全球温室效应的重要因素之一。遥感技术凭其方便、快捷等优势广泛应用于森林生物量及碳储量的研究。本文以赛罕乌拉自然保护区为研究区,实测样地生物量数据为基础,TM、SPOT数据为遥感信息源,提取相关的植被指数及波段信息,同时利用DEM提取坡度、坡向、海拔等信息。将提取出来的因子与样地生物量进行相关分析,确定相关因子,之后运用多元回归的方法,分别建立白桦、山杨、蒙古栎的森林生物量及碳储量遥感模型,对并对反演结果进行分析。本文的研究成果如下：(1)将TM影像与SPOT影像进行融合,通过目视解译,并结合当地提供的树种信息,绘制了保护区的森林分布图。(2)运用多元回归分析建立研究区内白桦、山杨、蒙古栎三个主要树种的森林生物量遥感模型。通过模型检验,共线性诊断,证明生物量遥感模型科学合理,并对模型预估精度进行估算,估算精度在88%～92.7%之间。(3)应用已建立的森林生物量遥感模型,反演得到研究区内森林生物量总量为160.8万吨左右,碳储总量80.4万吨。同时分析了研究区内白桦、山杨、蒙古栎的森林生物量总量随坡度、坡向、海拔的分布特征。(4)排除树种对森林生物量影响,发现森林生物量随海拔的升高呈倒“U”字型变化,随坡度的增大而降低,随坡向度数的增大呈“U”字型变化。