【摘要】【目的】为了提高高山松地上生物量估测的精度，开发一种滤波算法，减少Landsat时间序列数据的噪声。【方法】基于1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年国家森林资源连续清查固定样地的数据以及1987—2017年的Landsat时间序列影像，利用谷歌地球引擎(Google earth engine,GEE)以及Python，通过Land Trendr滤波、Savitzky-Golay滤波、Horn卷积以及基于空间卷积理论开发的自适应霍恩地形卷积(Adaptive horn topography convolution,AHTC)算法对Landsat时间序列数据进行滤波，应用随机森林回归算法(Random forest regression,RFR)构建香格里拉市高山松地上生物量估测模型，并选择最优估测模型对1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年高山松地上生物量进行反演制图。【结果】1)从图像的直接评价指标均方根误差(Root mean square error,R_(MSE))以及峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,P_(SNR))来看，经过AHTC算法滤波后的图像质量最好；2)在使用RFR方法的情况下，滤波后的数据均表现出比原始数据更高的估测精度；3)经过AHTC算法滤波后的时间序列数据对高山松地上生物量的估测效果最优，其决定系数R~2为0.885、均方根误差R_(MSE)为34.63 t/hm~2、预测精度P为60.75%、相对均方根误差r RMSE为43.59%;4)采用AHTC和RFR方法反演结果分别为1 236万t(1987年)、1 155万t(1992年)、1 455万t(1997年)、1 330万t(2002年)、1 314万t(2007年)、1 345万t(2012年)、1 654万t(2017年)。【结论】使用AHTC滤波方法在一定程度消除了时间序列影像自身所携带的大量噪声和不确定性，有效地提高了时间序列影像的质量，同时也为提高高山松地上生物量遥感估测精度提供了一种新思路。