摘要：以南京市紫金山林区为研究区，利用e-Cognition面向对象分类方法，基于光谱和空间信息融合后的IKONOS影像提取单木树冠阳性冠幅（PoCA）信息，并结合野外实测的样方生物量数据，分别建立了针叶林和阔叶林地上生物量（AGB）的遥感估算模型，并利用实测森林生物量数据对模型进行了验证。结果表明，基于遥感影像提取的PoCA与实测AGB存在较好的非线性相关关系，所建针叶林AGB估算模型的可靠性优于阔叶林模型。对建模样本而言，估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R。分别为0．62（P〈0．01，n=9）和0．56（P〈0．01，n=16）。验证表明，所建AGB估算模型的可靠性较好，估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R。分别为0．55（P〈0．01，n=6）和0．52（P〈0．01，n=10），但当AGB较低时，模型结果偏高，AGB较低时，模型结果偏低。研究说明通过高分辨率遥感数据的融合、提取树冠信息进行生物量估算是可行性的。