【摘要】【目的】以林场或县森林资源总体为调查对象,及时、准确地调查监测总体平均每公顷蓄积量,对上级(如市、省)部门开展森林资源宏观管理、生态保护价值评价、森林碳储量计量、领导干部任期绩效考核等工作都有重要支撑作用。将卫星、无人机等多源遥感数据作为辅助数据,采用较少抽样调查样地数据,实现总体参数有效估测的新方法,已成为国内外重要的研究方向,但目前,国内尚无多种现有估计方法的比较评价研究。为了促进新一代遥感技术在森林资源调查业务中的应用,提高我国森林资源天空地一体化调查监测技术水平,亟需对现有林场或县总体参数估测方法进行比较评价研究。【方法】以内蒙古旺业甸实验林场主要人工林树种为总体,基于2019年在林场获取的无人机激光雷达(LiDAR)抽样数据、Sentinel-2A多光谱数据(全覆盖)和少量样地数据,针对样地(p)、样地-卫星(ps)、样地-抽样无人机LiDAR(pl)以及样地-抽样无人机LiDAR-卫星(pls)4种模式,利用适合这4种模式的概率抽样法(DB)、模型辅助法(MA)、模型法(MD)和混合法(HY)4类共5种估测方法(DB_p、MD_(ps)、MA_(ps)、HY_(pl)以及MD_(pls))对总体森林蓄积量密度均值(MSVD)进行估计与对比分析。【结果】(1)DB_p、MD_(ps)、MA_(ps)、HY_(pl)、MD_(pls) 5种方法估测的MSVD分别为212.54、202.09、202.38、210.07以及208.96 m~3/hm~2,精度分别为90.44%、91.54%、91.69%、96.35%和96.45%,方差依次减小。(2)其他4种方法相对于MD_(pls)方法的估计效率(RE)均大于1 (RE_(DBp,MDpls)=5.39,RE_(MDps,MDpls)=3.82,RE_(MAps,MDpls)=3.69,RE_(HYpl,MDpls)=1.07);HY_(pl)相对于MD_(pls)的RE略大于1,但几倍于其他3种方法(RE_(DBp,HYpl)=5.02,RE_(MAps,HYpl)=3.43,RE_(MDps,HYpl)=3.56)。(3)包含LiDAR数据的HY_(pl)与MD_(pls)方法相对于包含Sentinel-2A数据的MD_(ps)与MA_(ps)方法均为正效率(RE_(MAps,HYpl)=3.43,RE_(MDps,HYpl)=3.56,RE_(MDps,MDpls)=3.82,RE_(MAps,MDpls)=3.69);MD_(ps)与MA_(ps)方法之间的RE接近1,但MA_(ps)的效率微高于MD_(ps)(RE_(MDps,MAps)=1.04)。【结论】和只利用样地数据的估计方法相比,将遥感数据作为辅助变量建立估测模型,无论是采用对蓄积量不够敏感的林场全覆盖Sentinel-2A多光谱遥感数据,还是采用对蓄积量很敏感的抽样式获取的LiDAR数据,都可有效提高林场总体MSVD的估测精度。涉及遥感数据应用的4种方法,估计精度最高的为MD_(pls),其次为HY_(pl),这2种方法都包含了LiDAR遥感抽样观测数据的应用,都是适应于林场总体MSVD估计的年度监测方法。可实现天空地3种观测数据协同应用的MD_(pls)估测精度和相对效率最高,可作为林场森林蓄积量年度监测的首选方法。