生物量估算方法多种多样，这里简单介绍森林、草地、农作物等生物量的估算。

1.森林生物量的估算

森林是陆地生态系统的重要组成部分。森林生物量是指在特定的时间范围内，单位面积森林植物群落在其生命过程中所产有机物质的干重，包括地上生物量和地下生物量。地上生物量主要由树干、枝条和叶生物量组成，地下生物量为树根生物量。

森林生物量可通过直接测量和间接估算方法获得。前者如收获法，其破坏性大，不大适用于乔木等高大树木的生物量测定；后者是利用生物量模型、生物量估算参数和3S技术等方法进行估算。

1）收获法

收获法是测量森林生物量最早、最原始的方法，主要包括皆伐法、平均木法和相对生长法。

皆伐法是指对单位面积样地内所有的树木逐个伐倒，对每株树木分别称取其叶、枝条、树干等组成部分的全部鲜重，并采集各组成部分样品，分别测定其鲜重和干重，通过换算得到树木的生物量，将各个单株生物量相加获得样地森林生物量。此法一般结合伐区作业进行测定。

平均木法是指对单位面积样地内的所有树木进行每木检尺，计算样地林木平均胸径和平均树高，依据此指标选定数株平均标准木，并将选定的标准木伐倒，按皆伐法计算标准木的平均生物量，再乘以单位面积样地内林木的株数量，获得样地森林生物量。

相对生长法是指对单位面积样地内所有树木进行每木检尺，根据径阶分布曲线，按比例从各径阶中选择相对数量的标准木，伐倒后分别测定各标准木的树干、枝条、叶等各部分生物量，并将标准木的各部分生物量与测树学指标（胸径、树高）建立回归关系。常见的相对生长方程如下：

（1）胸径直线相关法：W=a+bD；

（2）胸径曲线相关法：W=aDb；

（3）胸径、树高曲线相关法：W=a（D2H）b；

（4）胸径抛物线相关法：W=a+bD+cD2。

式中，W为树木各部分或者整株树木的生物量；D为胸径；H为树高；a、b、c为拟合参数。

2）生物量模型法

生物量模型中的异速生长方程法通过构建相对易测的植株结构和功能特征指标（如生物量等）与易测的植株形态学变量（如胸径、树高等）的数量关系模型，从而估测林木或林分的生物量。因其精确度较高，而且能有效降低对森林和植被的破坏性取样，因而是在森林生态系统生物量和生产力估算中较为广泛使用的方法。

目前，国内外已有不少学者汇编了不同尺度下各树种的异速生长方程，如陈传国、冯宗炜、胥辉、罗云建及 WANG 等综合了我国主要树种的异速生长方程，JENKINS和TER-MIKAELIAN等对美国主要树种的异速生长方程进行了归纳，ZIANIS 等汇编了美国和澳大利亚等地区主要树种的异速生长方程。但查阅汇编的方程较为烦琐，且只适用于某一地点和特定林分进行生物量估算，并不能应用到大尺度范围上森林生物量的估算。MONTAGU 和 WILLIAMS等证实了可以构建不同种和不同区域的桉树生物量异速生长方程，用于生物量估算，但也仅针对澳大利亚桉树种植区。政府间气候变化委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）发布的《土地利用、土地利用变化和林业的优良做法指南》和《IPCC国家温室气体清单编制指南 2019 修订版》建议采用生物量估算参数法（IPCC法）用于区域尺度森林生物量估算。

3）生物量估算参数法

生物量估算参数法是利用立木蓄积量，通过生物量估算参数估算区域尺度森林生物量的方法，常用的参数包括生物量转化与扩展系数 BCEF（Biomass Conversion and Expansion Factor）、生物量扩展系数BEF（Biomass Expansion Factor）和根茎比R（Root：shoot Ratio）等。

Brown 等提出了基于森林材积推算生物量的方法。此法将生物量与蓄积量之比作为一个常数，即生物量转化因子。因此，需要搜集各地生物量和蓄积量研究数据，利用林分生物量与木材蓄积量比值的平均值，乘以该森林类型的总蓄积量，得到该森林的生物量。后期有研究者指出，林分生物量和蓄积量与森林类型、林龄、立地条件和林分密度等诸多因素有关，将生物量与蓄积量之比作为常数的生物量转换因子法不能准确估算森林生物量。为了弥补生物量转换因子法将生物量与蓄积量比值作为常数的不足，研究者进行了不断探索。Brown 和 Sehroeder 等利用幂指数函数来表示BEF与林分蓄积量（V）的关系，即

式中，a、b为参数。(www.daowen.com)

但是这种关系由样地调查到区域推算的尺度转换存在严重的数学推理困难，理论上不能用该函数估算区域尺度的森林生物量。方精云等利用倒数方程来表示 BEF与林分蓄积量的关系，即

式中，a、b为参数。

当林分处于幼龄林时，蓄积量很小，BEF很大；当林分处于成熟林时，蓄积量很大，BEF趋于常数a。这一简单的数学关系符合生物的相关生长理论，并且可以实现由样地调查到区域推算的尺度转换。周广胜等利用双曲线关系模型来表示BEF与林分蓄积量的关系，即

式中，a、b为参数。

另外，关于被破坏生物量及物种量的预测，也通常采用被破坏植被面积与生态单元的比例关系进行估算。

4）3S技术

随着“3S”技术的快速发展，关于森林资源的遥感数据也越来越丰富，研究者根据不同遥感数据提出了不同的森林生物量估算方法，极大地推动了森林生物量遥感估算法的发展。遥感技术下的生物量估算方法多利用红波段和近红外波段的波段组合（植被指数）与地面生物量数据的关系进行多元回归分析建模，通过间接方式估算森林生物量。

光学遥感数据是生物量遥感研究中最初采用的遥感数据，属于被动式遥感系统，常用的数据源为landsat TM、ETM＋、OLI数据、NOAA/AVHRR数据、MODIS数据和SPOT数据等。其信号主要来源于森林表层，对森林空间结构信息不敏感，可能存在饱和效应，所以在森林郁闭度以及蓄积量较高的地区，冠层的层叠以及物种分布的多样性会导致遥感信息饱和，从而出现基于植被指数估测生物量低于正常值的现象。

微波具有一定的穿透能力，可以穿透林冠，与树干发生作用，因此利用微波遥感能够全面、准确地反映森林生物量。合成孔径雷达（SAR）是自 20 世纪90年代以来发展最快的微波遥感数据之一。作为一种主动式微波传感器，SAR不依赖于太阳辐射的变化，拥有全天时、全天候对地观测能力，可以随时随地获取植被信息。但是根据SAR数据估测森林生物量的后向散射机理可知，影响森林后向散射的因素将增加利用SAR数据反演森林生物量的复杂性，所以需要考虑林木结构、植物含水量、林下状况和地形等对后向散射产生的影响。此外，雷达视角也是影响SAR数据进行森林生物量提取的因素，一般利用当地DEM数据进行辐射干扰面积校正。

激光雷达技术最早于20世纪80年代应用于林业研究，但由于激光雷达设备昂贵，缺乏数据，限制了更多研究人员的参与。激光雷达是通过发射激光束照射物体表面并分析其返回信号的一种主动遥感系统，所发出的激光脉冲能够穿透森林冠层到达地表，从而获取植被的三维结构特征，已经被成功应用到森林参数反演中，尤其是在估测林木高度及林木空间结构方面具有独特的优势，通常是通过建立生物量与设备可获取的生物物理参数（林分高度等）之间的关系模型来估算生物量。但是激光雷达数据至今成本依然很高，难以实现大尺度范围的生物量估算，并且由于缺乏历史数据，基于激光雷达的森林生物量难以实现多时相动态监测。

2.草地生物量估算

草地生物量估算有收割样方称重法、3S技术等。

1）收割样方称重法

收割样方称重法是一种样方实测调查方法。比如，选择50 cm×50 cm的样方，将样方内的草地地上部分齐地面全部剪割，除去土壤、砾石等杂物后对绿色鲜草和干枯部分进行分拣，之后烘干称重。绿色鲜草部分烘干后的质量就是草地鲜草生物量，草地干枯部分烘干后的质量就是干枯部分的干物质质量，两部分合计为草地上干物质总重，即草地地上生物量。该方法可以作为遥感法等方法的验证和补充。

2）3S技术

3S技术可以参考森林生物量测定方法，常用的包括利用MODIS遥感数据、高光谱数据、雷达数据等获得植被指数，并结合草地地面实测的生物量数据，研究草地地上生物量的空间分布。

3.农作物生物量估算

目前，农作物生物量估算方法主要是基于统计数据的估算方法和基于遥感信息的估算方法两大类。

基于统计数据的农作物生物量估算方法，通常是对研究区域实地调查数据及相关文献数据进行一定的数学分析，以获取其秸秆系数（作物田间秸秆产量与经济产量的比例），然后根据某种作物的经济产量对其秸秆生物量进行估算。此方法原理简单，所需数据量较小，且容易获取，可以对大尺度的（省、地市）农作物生物量进行快速估算；但是，其秸秆系数的时效性难以保证。同时，由于其获取的作物经济产量数据具有非实时性和较大的空间尺度等特点，难以对作物的秸秆生物量进行预测及县域内的空间分布分析。

随着遥感技术的飞速发展，越来越多高空间、时间、光谱分辨率数据投入应用，同时利用遥感数据提取地表植被信息及相关参数技术和方法不断完善，使得快速、准确、多空间尺度的农作物生物量估算成为可能。目前，基于遥感信息的农作物生物量估算方法根据其采用模型不同分为以下四类：基于植被指数、净初级生产力、作物生长模型和作物表面模型的生物量估算方法。