森林生态系统在区域碳循环与碳收支平衡中占据主导地位，准确有效地监测林地 土壤有机碳为土壤质量评价、林业可持续经营以及区域气候变化提供了重要信息。遥 感监测具有高时空分辨率的优势，同时与实测数据结合又能很好地实现由“点”向“面” 的拓展，为林地土壤有机碳的空间监测提供有力的技术支持。为此，本文基于104 个林地土壤野外实测点，以ALOS影像为数据源，采用CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)生态系统碳循环过程模型，结合Van't Hoff土壤呼吸模型的遥感估

高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命,它能大大地改善对植被类型的识别与分类精度,而寻求快速、高精度的植被高光谱分类方法更具有重要的现实意义。文中将结合具体的高光谱遥感数据,通过在研究区域内选取一定的植被类型和合适的训练样本,得出哪种分类效果较佳以及影响分类精度的因素。